短文本相似度算法研究及应用开题报告
2020-06-23 20:45:17
1. 研究目的与意义(文献综述包含参考文献)
文 献 综 述 摘要 本研究课题拟对当前自然语言处理中的短文本相似度计算问题进行研究,并尝试在相关数据上应用相关算法。
本课题拟在现有的研究基础上,重点探讨当前基于深度多层次表征的句子相似度计算模型,总结近几年最新的研究成果,研究其优化、改良、集成的方法,探索其在实际工程的应用。
关键词:自然语言处理 文本相似度 深度学习 应用研究 一 引言 随着互联网中信息量的迅速整张,自然语言处理技术(natural language processing)被越来越多地应用于自动处理文本信息相关的任务。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
1. 研究解决问题 (1)几种传统短文本匹配算法的理解与实现,并在测试数据上部署算法 (2)利用深度学习对传统算法进行优化 2. 研究手段途径 (1)文献调查法 调查法是科学研究常用的方法之一。
它是有目的、有计划、系统地搜集有关研究对象现实状况或历史状况的材料方法。
通过文献的调查,了解该课题的历史研究成果,未来发展方向,并对研究成果进行展望。
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