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基于深度学习的问题分类研究任务书

 2020-02-18 15:21:56  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

问题分类(QC)是智能问答系统的关键技术之一。问题分类与文本分类相似,其目标是为每一个自然语言问句分配一个类别标签,此类别代表的是间句期望的最终答案的类型,在问答系统中通过问题的类别信息对候选答案进行约束和过滤。本课题要求学习深度学习方法,设计一种基于深度学习的问题分类组合模型,并对分类模型进行实验验证和评估。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

1、 了解问答系统方法的发展及国内外针对问题分类的研究方法,明确本课题研究内容、技术路线,完成开题报告。阅读的参考文献不少于15篇(其中近五年外文文献不少于3篇)。

2、 学习传统的机器学习分类算法和基于深度学习的分类算法等,主要包括朴素贝叶斯、支持向量机算法、卷积神经网络等。

3、 分析现有的两个中文问题分类语料库;并针对问题分类的特点设计问题分类模型。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

1~3周:调研,完成开题报告。

4周:熟悉python语言和编程基本技能。

5~6周:学习人工智能分类算法。

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4. 主要参考文献

[1] 李超,柴玉梅,南晓斐,等.基于深度学习的问题分类方法研究[j].计算机科学,2016,43(12):115-119.

[2] 周志华.机器学习:=machine learning[m].清华大学出版社,2016。.

[3] 叶得学.中文问答系统中问题理解的算法研究[j].数字技术与应用,2012(12):101-102。

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