声明
致谢
摘要
第一章绪论
1．1研究背景与意义
1．2国内外研究现状
1．3本文主要研究内容
1．4问题分类体系与数据集
1．5本文主要组织结构
1．6本章小结
第二章中文问题分类
2．1问题分类的概念
2．2．2支持向量机分类器
2．3相关深度学习技术
2．3．1词向量
2．3．2循环神经网络
2．3．3门控循环单元
2．4基于双向门控循环单元的问题分类模型
2．4．1模型输入
2．4．2特征提取
2．4．3特征融合
2．4．4问题分类
2．4．5模型训练
2．5本章小结
第三章基于精简频繁子树规则的中心词提取方法
3．1引言
3．2频繁子树模式
3．2．1问题的依存语法树
3．2．2频繁子树
3．2．3频繁子树规则
3．3基于密度的频繁子树模式精简方法
3．3．1频繁子树的精简方法
3．3．2频繁子树规则的精简方法
3．4中文问题中心词识别方法
3．4．1问题中心词的初始标注
3．4．2中文问题中心词的再标注
3．5实验结果与分析
3．5．1实验设置
3．5．1中心词标注性能
3．5．2频繁子树压缩效果
3．5．3规则精简情况对比
3．6本章小结
第四章基于注意力机制的中文问题分类模型
4．1引言
4．2基于依存特征的注意力机制
4．2．1问题分类时的注意力分析
4．2．2注意力机制模型
4．2．3依存距离的特征向量
4．3中文问题深度分类模型
4．3．1输入数据
4．3．2双向GRU语义特征计算模型
4．3．3注意力计算模块
4．3．4分类输出层
4．3．5模型训练
4．4实验结果与分析
4．4．1实验设置
4．4．2中文问题分类性能
4．4．3注意力机制效果
4．4．4词向量对于分类性能的影响
4．5本章小结
第五章总结与展望
5．1总结
5．2展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
合肥工业大学;
