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基于深度学习的中国诗歌自动生成算法研究

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基于深度学习的中国诗歌自动生成算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-24页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 国内外相关工作概述第11-21页
    1.2.1 基于传统方法的诗歌生成第11-16页
    1.2.2 基于深度学习技术的诗歌生成第16-21页
  1.3 本文主要研究内容与组织结构第21-24页
    1.3.1 主要研究内容第21-22页
    1.3.2 主要创新点第22页
    1.3.3 组织结构第22-24页
第二章 自然语言处理技术基础第24-35页
  2.1 中文关键词抽取技术第24-30页
    2.1.1 关键词的定义第24页
    2.1.2 关键词抽取模型第24-29页
    2.1.3 存在的问题第29-30页
  2.2 词向量第30-34页
    2.2.1 词向量简介第30-31页
    2.2.2 词向量生成工具—Word2vector第31-34页
  2.3 本章小结第34-35页
第三章 深度学习理论基础第35-45页
  3.1 深度学习的发展第35-36页
  3.2 循环神经网络(RNN)第36-39页
    3.2.1 RNN的基本结构第36-37页
    3.2.2 正向传播第37页
    3.2.3 反向传播第37-38页
    3.2.4 RNN的梯度消失问题第38-39页
  3.3 长短期记忆网络(LSTM)第39-41页
    3.3.1 LSTM的结构第39-40页
    3.3.2 LSTM的正向传播第40-41页
    3.3.3 LSTM的反向传播第41页
  3.4 编码器-解码器模型第41-44页
    3.4.1 经典编码器-解码器模型第42-43页
    3.4.2 基于注意力机制的编码器-解码器模型第43-44页
  3.5 本章小结第44-45页
第四章 多维情感判定机制的诗歌生成模型的设计第45-55页
  4.1 总体框架第45-46页
  4.2 主题设计模块第46-47页
  4.3 诗歌生成模块第47-49页
    4.3.1 模型设计第47-49页
    4.3.2 模型数据处理第49页
  4.4 多维情感判定模块第49-54页
  4.5 本章小结第54-55页
第五章 实验设计和结果分析第55-60页
  5.1 实验环境第55页
  5.2 实验数据第55页
  5.3 训练第55-56页
  5.4 诗歌模型图灵测试第56-57页
    5.4.1 实验设计第56页
    5.4.2 实验结果分析第56-57页
  5.5 诗歌模型综合对比第57-58页
    5.5.1 实验设计第57页
    5.5.2 实验结果分析第57-58页
  5.6 本章小结第58-60页
第六章 总结和展望第60-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
附录第66-72页

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