基于改进注意力机制的深度学习文本表示及分类

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注释表

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文主要研究内容

1.4 论文组织结构

第2章 文本特征表示及分类

2.1 文本预处理

2.2 文本的表示模型

2.3 特征选择及特征抽取

2.4 文本的分类方法

2.5 注意力机制的思想

2.6 本章小结

第3章 基于深层全局注意力和密集卷积神经网络的文本分类

3.1 深层全局注意力和密集卷积神经网络模型

3.2 基于DGA-CNN模型的文本分类算法流程

3.3 实验结果与分析

3.4 本章小结

第4章 基于多尺度卷积注意力门控循环网络的文本分类

4.1 门控循环网络和多尺度卷积注意力的基本结构

4.2 基于多尺度卷积注意力门控循环网络的分类模型

4.3 实验结果与分析

4.4 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 本文工作总结

5.2 未来工作展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果