网络舆情信息识别与分析的关键技术研究

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景以及意义

1.2.1 文本摘要概述

1.2.2 国外研究现状

1.2.3 国内研究现状

1.3.1 文本分类概述

1.3.2 国外研究现状

1.3.3 国内研究现状

1.4 研究目标与主要内容

1.5 论文的组织结构

第二章相关背景知识

2.1.1 卷积神经网络

2.1.2 RNN及其变体 LSTM

2.1.3 双向 RNN

2.2 基于 Encoder-Decoder框架的 Seq2Seq 模型

2.3 集束搜索

2.4 本章小结

第三章 文本摘要技术研究

3.1 数据预处理

3.2 加入注意力机制的 SeqSeq 文本摘要模型

3.3 基于关键词调整注意力机制的文本摘要模型

3.4 双编码器文本摘要模型

3.5 双阶段式文本摘要模型

3.6 模型实现

3.7 本章小结

第四章 文本分类技术研究

4.1 数据集的获取和数据预处理

4.2.1 模型的提出

4.2.2 模型的学习与训练

4.3 模型实现

4.4 本章小结

第五章相关实验测试

5.1 实验背景

5.2.1 数据集及评价方法

5.2.2 生成式模型效果评估

5.2.3 双阶段模型效果评估

5.3.1 数据集及评价方法

5.3.2 效果评估

5.4 本章小结

第六章总结与展望

6.1 论文总结

6.2 展望

致谢

参考文献

攻硕期间的研究成果