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基于主题翻译模型的社区问答中问句检索技术研究

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基于主题翻译模型的社区问答中问句检索技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-17页
  1.1 研究背景和意义第8-11页
  1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.2.1 问句相关度模型第12-13页
    1.2.2 检索结果优化技术第13页
  1.3 本文的主要研究工作第13-15页
  1.4 本文的组织结构第15-17页
第2章 融合查询主题信息的主题翻译模型第17-33页
  2.1 引言第17-18页
  2.2 相关问句相关度模型概述第18-20页
    2.2.1 向量空间模型第18页
    2.2.2 BM25模型第18-19页
    2.2.3 一元语言模型第19页
    2.2.4 基于翻译的语言模型第19页
    2.2.5 主题翻译模型第19-20页
    2.2.6 基于意图的语言模型第20页
  2.3 融合查询主题信息的主题翻译模型(IT2LM)第20-24页
    2.3.1 模型框架第20-23页
    2.3.2 算法描述第23-24页
  2.4 实验及分析第24-32页
    2.4.1 实验数据第24-27页
    2.4.2 模型训练第27-28页
    2.4.3 评价标准与基准方法第28-29页
    2.4.4 实验结果与分析第29-32页
  2.5 本章小结第32-33页
第3章 融合查询词项权重的问句检索模型第33-44页
  3.1 引言第33-34页
  3.2 相关词项赋权模型概述第34-35页
    3.2.1 基于tf-idf的词项赋权模型第34-35页
    3.2.2 基于信息熵的词项赋权模型第35页
  3.3 融合查询词项权重的问句检索模型(WIT2LM)第35-40页
    3.3.1 WIT~2LM模型框架第35-37页
    3.3.2 基于主题模型的词项赋权模型(TWM)第37-38页
    3.3.3 算法描述第38-40页
  3.4 实验及分析第40-43页
    3.4.1 实验数据第40页
    3.4.2 评价标准与基准方法第40-41页
    3.4.3 实验结果与分析第41-43页
  3.5 本章小结第43-44页
第4章 融合问答对质量特征的排序学习模型第44-56页
  4.1 引言第44-45页
  4.2 排序学习概述第45-46页
  4.3 融合问答对质量特征的排序学习模型第46-51页
    4.3.1 模型框架第46-47页
    4.3.2 基于用户信息的问答对质量评估模型第47-50页
    4.3.3 算法描述第50-51页
  4.4 实验与分析第51-55页
    4.4.1 实验数据第51-52页
    4.4.2 实验结果与分析第52-55页
  4.5 本章小结第55-56页
第5章 总结与展望第56-59页
  5.1 总结第56-57页
  5.2 展望第57-59页
致谢第59-60页
参考文献第60-63页
攻读硕士学位期间获得与学位论文相关的科研成果第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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