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        基于神經網絡技術的智能問答系統的設計與實現
         
             論文目錄
         
        摘要第5-6頁
        ABSTRACT第6-7頁
        符號對照表第11-12頁
        縮略語對照表第12-15頁
        第一章 緒論第15-21頁
            1.1 研究背景與研究意義第15-16頁
            1.2 國內外研究現狀第16-17頁
            1.3 研究目標與研究內容第17-18頁
            1.4 論文組織結構第18-21頁
        第二章 問答系統的相關理論和技術第21-37頁
            2.1第21-28頁
                2.1.1 基于TF-IDF的語義相似度計算第21-22頁
                2.1.2 基于潛在語義索引主題模型的語義相似度計算第22頁
                2.1.3 基于詞向量的語義相似度計算第22-25頁
                2.1.4 基于Siamese循環網絡的語義相似度計算第25-28頁
            2.2 問題分類方法第28-35頁
                2.2.1 基于樸素貝葉斯的分類方法第28-29頁
                2.2.2 支持向量機分類第29-34頁
                2.2.3 基于Bi-LSTM模型的分類方法第34-35頁
            2.3 本章小節第35-37頁
        第三章 問答系統的總體設計第37-45頁
            3.1 問答系統的開發目標第37-38頁
            3.2 問答系統的設計思路第38頁
            3.3 需求分析第38-40頁
                3.3.1 功能性需求第39頁
                3.3.2 非功能性需求第39-40頁
            3.4 系統的工作流程與模塊設計第40-43頁
                3.4.1 語義相似度檢測模塊第41-42頁
                3.4.2 問題分類模塊第42頁
                3.4.3 口腔修復問答模塊第42頁
                3.4.4 閑聊模塊第42-43頁
            3.5 本章小結第43-45頁
        第四章 問答系統的核心算法設計第45-59頁
            4.1 語義相似度計算算法設計第45-54頁
                4.1.1 基于Siamese Attention Bi-LSTM的語義相似度計算第45-46頁
                4.1.2 基于預訓練模型BERT的語義相似度計算第46-51頁
                4.1.3 實驗測試第51-54頁
            4.2 問題分類算法設計第54-57頁
                4.2.1 基于采用高斯核函數的非線性SVM的問題分類方法第54頁
                4.2.2 基于Attention Bi-LSTM網絡的問題分類方法第54頁
                4.2.3 基于預訓練模型BERT的問題分類算法第54頁
                4.2.4 實驗測試第54-57頁
            4.3 本章小結第57-59頁
        第五章 問答系統的實現與測試第59-81頁
            5.1 系統實現第59-71頁
                5.1.1 問答系統的展示平臺第59-62頁
                5.1.2 語義相似度檢測模塊第62-63頁
                5.1.3 問題分類模塊第63-64頁
                5.1.4 口腔修復問答模塊第64-69頁
                5.1.5 閑聊模塊第69-71頁
            5.2 系統核心性能測試第71-74頁
                5.2.1 問答系統的準確率測試第71-73頁
                5.2.2 系統響應時間測試第73-74頁
            5.3 系統功能展示第74-79頁
                5.3.1 公眾號界面第74-75頁
                5.3.2 智能問答系統功能第75-77頁
                5.3.3 公眾號中的其他功能第77-79頁
            5.4 本章小結第79-81頁
        第六章 總結與展望第81-83頁
            6.1 總結第81-82頁
            6.2 展望第82-83頁
        參考文獻第83-85頁
        致謝第85-87頁
        作者簡介第87-88頁

         
         
        論文編號BS4734419,這篇論文共88
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