基于深度学习的双关语定位与解释

目录

声明

第一章 绪论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1双关语自动化计算

1.2.2双关语定位

1.2.3双关语解释

1.3主要研究内容

1.4论文组织架构

第二章 双关语定位与解释相关理论与技术

2.1词向量技术

2.1.1概述

2.2.2词向量模型

2.2深度学习模型

2.2.1卷积神经网络模型

2.2.2循环神经网络模型及长短时记忆模型

2.3注意力机制

2.3.1传统注意力机制

2.3.2自注意力机制

2.4量子概率技术

2.4.1 概述

2.4.2 神经量子语言模型

2.5本章小结

第三章 结合多任务学习的组合语义网络下的双关语定位

3.1结合多任务学习的组合语义网络

3.1.1组合语义网络

3.1.2多任务学习机制

3.2实验及结果分析

3.2.1实验数据与设置

3.2.2 结果与分析

3.3本章小结

第四章 结合注释的神经网络模型下的双关语解释

4.1 词义消歧

4.1.1基于词典和知识的词义消歧

4.1.2基于有监督的词义消歧

4.2 结合注释的神经网络模型

4.2.1 上下文模块

4.2.2 注释模块

4.2.3得分模块

4.3实验及结果分析

4.3.1实验数据与评价指标

4.3.2实验设置

4.3.3结果与分析

4.4本章小结

第五章 总结与展望

5.1工作总结

5.2未来展望

致谢

参考文献

附录