一、利用Word自动生成索引（论文文献综述）
米琳,李子扬,李晓辉,朱家佳,窦帅,张静,苑馨方,李传荣[1]（2021）在《卫星星座健康状态管理文档的自动生成方法》文中研究表明针对卫星星座健康状态管理文档涉及多项遥测参数的查询和计算、文档格式要求严格、编制工作量巨大、人工耗时较长的问题,提出了一种卫星星座健康状态管理文档自动生成方法.通过对文档中所含的基本数据类型进行归类分析,制定配置文件存储规则,对文档模板进行自定义设置,并应用文档自动生成算法,利用文档模板及相关参数生成数据汇总文档.该方法能够实现文档编制过程中的知识复用和通用内容生成,建立规范有效的文档编制流程.
吴湘平[2]（2021）在《图像文本识别的关键技术研究》文中研究说明图像文本识别主要利用机器学习算法对图像上出现的印刷体或者手写体进行识别,然后转录为计算机能读取识别的文字。图像文本识别在机器自动化、人机交互、自动驾驶等领域具有广泛的应用,一直是计算机视觉领域的研究热点。近年来,随着深度学习的发展,深度神经网络在场景文本识别和手写识别等方面取得了巨大的成功。然而,图像文本识别仍是一个棘手的问题,主要面临以下挑战:1)对于复杂场景的字符识别,现有方法容易丢失字符结构信息和引入背景噪声;2)对于词识别,现有模型大多依赖词典驱动,难以应用到资源匮乏的语言上;3)对于文本行识别,存在序列过长导致识别性能下降的问题;4)对于具有大字符集的语言,模型复杂、参数庞大,难以应用到存储和计算受限的设备中。本文针对以上问题,主要从图像文本识别的关键技术:识别技术和压缩技术开展研究,其中识别技术包括图像中不同粒度的文本即字、词、句子的识别,最后使用压缩技术对识别模型进行优化,主要研究内容包括以下几个方面:第一,针对复杂场景字符识别中,容易丢失字符结构信息和引入背景噪声等问题,提出了基于语义分割的复杂场景字符识别方法。为了减少字符类标数量,该方法首先设计了一种基于五笔汉字编码的新类标编码方法,将汉字的字形和结构信息编码为140位类标,从而大大减轻了对大字符集类别进行识别的计算和存储需求。其次,采用有效的语义分割模型进行逐像素预测,并利用条件随机场模块来学习类五笔编码的约束规则。最后,在三个公开评测数据集上的实验结果表明,该方法在复杂场景字符识别任务达到了最新水平,并且对于遮挡、超低分辨率、超低对比度等复杂的场景具有鲁棒性。第二,针对词识别模型依赖词典驱动和外部语言资源的问题,提出了基于位置向量的无约束手写单词识别方法。该方法首先生成位置向量,并将位置向量作为单词相对应的字符序列的索引;接着,将提取到图像特征与每个位置向量相结合,送入序列识别网络用于识别相应的字符。最后,在两个国际公共语料库上均取得了最佳结果。实验结果表明,在没有任何语言资源的情况下,该方法的性能与集成丰富语言资源的模型相近,证明了该方法对其他资源匮乏语言识别的有效性和潜在能力。第三,针对文本行识别模型存在序列过长导致识别性能下降的问题,提出了基于自适应超图神经网络的手写文本行识别方法。该方法通过一种基于标签向量的自动超图学习机制来自动建模字符间的关系。首先,将字符标签当做超图的节点,一条超边连接两个或多个节点,表示字符之间的某种关系,使用标签向量来构造自适应超图。其次,使用语义解耦模块和超图神经网络来探索特征与语义之间的相互作用,以提高文本行识别性能。最后,为了验证模型的泛化性,将自适应超图神经网络扩展到多标签图像分类任务上。结果证明,提出的自适应超图神经网络具有建模语义依赖关系的能力。第四,针对大字符集的识别模型参数庞大,难以应用到资源有限设备上的问题,提出了图像文本识别模型的全连接层压缩方法。该方法引入压缩因子来压缩全连接层的神经元,这不仅可以消除特征冗余,而且可以共享分类神经元。它打破了输出神经元数量必须与分类网络中类别数量相一致的局限性,在一定程度上缓解了大类别分类的问题。与其他需要预训练模型和微调的方法相比,该方法可以直接在基线模型上构造和压缩网络以实现端到端的训练。最后,在手写汉字识别,复杂场景字符识别和图像分类等多个任务的实验结果表明,所提出的方法可以大大减少模型参数,同时保持最新的识别性能,特别是对于大类别分类任务。综上所述,本文围绕图像文本识别的关键技术进行深入研究和讨论。针对图像中不同粒度的文本即字、词、句子存在的问题,分别提出基于语义分割的复杂场景字符识别方法,基于位置向量的无约束手写单词识别方法和基于自适应超图神经网络的文本行识别方法。最后针对共同存在的大字符集识别问题,提出基于全连接层的参数共享方法对图像文本识别模型进行参数压缩。本文将所提出的方法在多个国际公开数据集上进行实验,最终均取得优异的性能。
唐勇睿[3]（2021）在《面向Scratch的古诗智能处理系统的研究与实现》文中研究说明在当今信息科技飞速发展的时代,人工智能已经广泛应用到了教育领域。在青少年信息化教育中,基于Scratch的块编程越来越受到老师和学生的青睐。利用Scratch工具创作诗歌作品,能够让学生掌握Scratch编程技能,同时又提升语文学习兴趣。在目前的Scratch平台上,并没有为诗歌创作提供相关扩展块,从而使得Scratch诗歌作品创作具有局限性。因此在Scratch平台中,利用深度学习相关技术设计与实现诗歌智能处理系统,不仅可以让学生创作更加丰富的作品,还可以直观体验和理解人工智能技术。面向Scratch的古诗智能处理系统,包括前端扩展块部分和后端古诗情感识别部分。在古诗情感识别部分,鉴于中国古诗的多样性,选取了中国最具有代表性的唐诗和宋词,分别建立情感识别模型。在唐诗情感识别模型中,通过连续词袋模型、卷积神经网络和循环神经网络的结合,从唐诗局部特征和全局时序特征两个方面学习唐诗与情感倾向的内在联系,并利用唐诗对仗的特性对模型进行了进一步的优化。在宋词情感识别模型中,通过基于情绪特征向量的神经网络模型,完成了对宋词情感特征的学习。算法模型通过多组对比实验,验证了模型的有效性和合理性。最后,基于上述情感识别模型,设计并实现了面向Scratch的古诗智能处理系统,包括Scratch古诗创作、Scratch古诗检索和Scratch古诗情感识别等相关功能。拓展了 Scratch平台中与古诗智能处理相关的编程模块,提升了平台的趣味性。青少年在使用Scratch平台进行古诗相关作品创作的同时,又能够体验人工智能技术的魅力,将会提高青少年对未知领域进行探索的兴趣。
杨超[4]（2021）在《面向多模态内容社区的自动评论系统的设计与实现》文中认为近年来,各种多模态内容社区伴随着移动互联网的发展和通讯技术的变革应运而生并且正在逐渐成为人们主流的社交工具,而评论是这些内容社区中最常见的组成部分之一,它对于鼓励用户创作、增加用户的浏览兴趣以及传播作者的观点都有着不可忽视的作用,但是一般来说,用户发表的评论质量往往良莠不齐,而且有大量发表作品的用户缺乏评论互动,这非常不利于内容社区的建设。因此,构建一个良好的自动评论系统已经成为一种需求。随着近几年机器学习和深度学习技术的发展,研究者们在评论排序、评论生成等方面都取得了巨大的进步,然而,很少有工作能够着眼于多模态的角度,同时利用文字、图像或视频的信息与评论进行关联。因此,本文的主要工作是对多模态内容社区的自动评论系统进行定制,这个系统旨在解决跨模态的语义关联问题,当评论区存在适量评论时,系统可以对评论集合进行内容相关性排序,当评论区缺乏评论时,系统可以根据作者发表的内容生成高质量的评论。本文在相关工作的基础上,将自动评论系统的构建主要分为三个部分。首先,在多模态内容社区中,一条高质量的评论往往和作者所发布内容中的图像或者文字相关,也就是用户提供的文本和图像存在语义一致性的特点,因此,本系统针对此思路进行设计,通过对分类模型构建的传统标签体系进行标签扩展,构建了细致、灵活、具备一定语义扩展能力的图像标签化模块,用于解决跨模态的语义关联问题;其次,着眼于评论的内容相关性排序,通过对评论信息量、评论与作者所发布内容中的文字信息的相关性以及评论与图像标签的相关性这三部分进行评估,构建了评论排序模块,用于对用户评论进行筛选;最后,为了使得系统能够为缺乏评论的作者生成合适的评论,本文基于第一部分得到的图像标签以及微软发布的UNILM模型,构建了口语化特征明显、具有丰富多样性的评论生成模块。本文还对图像标签化、评论排序、评论生成等模块分别进行了评测和应用效果展示,进一步论证本系统的有效性和实用性。总而言之,本文实现了面向多模态内容社区的自动评论的系统,该系统通过构建图像富文本语义标签模块,能够较好的解决跨模态的语义关联问题,进而灵活地为评论排序功能和评论生成功能提供指导。
陈秋瑾[5]（2021）在《基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统》文中指出近年来,随着无人机技术的飞速发展以及逐年上涨的市场需求,无人机在各领域得到广泛应用且发挥着重要作用。随着“互联网+”时代的到来以及大数据技术的迅速发展,互联网中信息数据呈现指数增长趋势,如何在信息爆炸的时代获取所需的有效信息成为亟待解决的问题。本文采用B/S服务器模式,以分布式微服务架构为基础,基于分布式及增量式爬虫技术获取互联网中与无人机等应用领域相关的海量数据,采用自然语言处理、知识图谱、机器学习等算法从海量的非结构化文本数据中提取挖掘隐含及潜在价值知识,并利用Echarts组件及知识图谱等算法进行可视化分析,最后形成定制化的无人机知识库。主要研究内容如下:（1）知识获取及存储技术。系统以Scrapy为爬虫框架,采用分布式结合增量式爬虫技术从互联网中高效地获取无人机行业相关的海量数据;采用Redis高速缓存数据库存储爬取的URL网址,结合My SQL关系型数据库稳定地存储最终得到的结构化数据。（2）系统构建流程及架构设计。利用云计算技术的大数据管理平台,基于分布式服务器与大数据技术搭建系统,采用自底向上为主、自顶向下为辅的方式构建知识库;由于系统爬取任务量的增加及分布式服务器的需求,系统的架构也由最初的SMM单体式架构优化升级为Spring Cloud分布式微服务架构,以提高系统的扩展性及移植性。（3）数据提取及知识抽取技术。采用类机器学习机制半自动化地提取非结构化文本数据,通过构建自定义的规则库训练样本数据,提取出标签以匹配提取出的结构化数据;并利用自然语言处理等算法从获取的文本数据中提取关键句并生成文章的摘要信息;通过知识图谱等算法实现对获取的文本数据的知识抽取,最终抽取出结构化的知识元加入进知识库中,以实现知识库的知识发现与知识挖掘功能。（4）知识表示及数据可视化分析。采用知识树形式进行知识表示,并采用Echarts技术、知识图谱等可视化技术对获取及处理后的数据进行数据可视化分析,并以各类统计图表、关键字云图、机构同现及作者同现图等形式展现,直观清晰地展示无人机等行业领域的研究现状与发展趋势。
陈志恒[6]（2021）在《基于深度学习的中文作文智能评测系统的设计与实现》文中指出作文不仅能提现个人的文学素养,而且在人才选拔中也占有很高的地位。但是由于中文作文理解的复杂性、人工测评中评价的主观性,越来越需要一个成熟的智能测评系统来自动抽取出相应的评价指标,帮助用户从繁琐的工作中解脱出来。本文从高考作文细则出发,主要从作文测评中的发展等级着手,针对文采和内容,对比喻句、排比句进行识别判断,针对目前中文作文智能测评系统的测评维度不完善、测试内容不全面的问题,设计了一种基于深度学习的中文作文智能评测方案。并在实现该方法基础之上对测评结果进行进一步优化,通过构建神经网络模型,来检测出作文的比喻、排比、优美句子成分。同时使用抽取出的作文文本特征来计算出作文的总体评分。然后利用识别出的修辞句跟作文评分通过评语自动生成模型,得到最终的测评结果。最后通过实验验证了方法的正确性跟有效性。在比喻句识别输入信息中,为了解决深度学习无法快速获得文章语义的问题,使用了多输入的BI-LSTM模型,不仅要分词后的句子文本,还要将句子的词性一起作为文章的输入。针对不同的输入,在预处理层对句子文本进行embedding编码,对词性进行one-hot构建向量矩阵,通过二者拼接获取最终的输入数据,既保证了句子文本的长距离的相关特性,又融合了句子的词性特征。最后在《使用比喻语词典》和《比喻语义研究》中进行比喻数据的采集,在抽取的数据集中进行集中测试,与其他多种算法模型进行对比分析,验证了该模型的准确性。工程方面,本文实现了中文作文智能测评系统,并提供了部分辅助功能提高系统实用性。针对文章输入,使用了图片识别接口方便用户进行操作。并额外提供了文章推荐、文章收藏、权限设置等系统模块,目前已经在服务器中部署并试运行。
李杰[7]（2021）在《基于区块链的可验证的加密图像检索研究》文中研究指明随着移动拍照设备的广泛使用,每天连续产生大量的图像,传统的图像数据管理工作包括图像存储、处理和检索技术已经无法适应快速增长的数据所带来的压力。用户往往将大量图像数据外包到云服务器以减少本地存储成本,同时为了确保图像安全防止隐私泄露而选择在外包之前对图像数据进行加密。然而加密后的图像数据失去了明文特征和数据之间的关联性,影响用户对图像数据的管理,导致无法进行高效地图像检索。虽然可以事先构造加密索引并将其与加密图像一起存储到云服务器当中以保证图像的安全性和可用性,但是目前大多数加密图像检索方案没有足够地重视恶意云服务问题,它可能返回给用户错误或者不完整的检索结果。由于很难构造通用的认证结构对图像类型数据的相似度计算过程进行验证,所以对加密图像检索结果的验证面临很大的挑战。此外,检索结果为了更好地反映出用户真正的目标与兴趣点,如何缩小图像语义与其特征描述符之间的差距,更好地捕捉用户兴趣同样是一个值得研究的问题。本文主要研究的是解决加密图像检索过程中面临恶意云服务威胁的问题,同时提高图像相似性比较时的检索效率与精度。为了解决上述问题,本文的主要研究工作如下:（1）为解决恶意云服务器的威胁问题避免返回错误的或者不完整的检索结果,将这种需求诉诸于区块链技术,提出了一种基于区块链的可验证的加密图像检索服务方案,实现了搜索结果的可靠性与搜索过程的透明性。该方案将加密索引存储在区块链（以太坊）上,通过区块链的共识机制保证在智能合约上完成搜索的功能达到搜索结果的完备性,同时将相应的加密图像数据外包到云服务器以降低区块链上的存储成本,经过安全性分析和实验表明了方案的可靠性、较高的检索效率与精度,同时具有很好的隐私保护效果。（2）设计了一种利用视觉词袋模型和simhash的双层索引结构,第一层是基于视觉词袋模型的方法大概确定图像的分类减少后面simhash计算量,第二层是利用simhash进行相似图像检索,汉明距离作为判断图像之间的相似性指标,采用这种索引结构不仅可以精细化图像分类,而且还能在相似性比较时提高搜索效率与精度。（3）通过利用基于密文策略属性加密技术,允许数据所有者限制数据用户在指定的范围内搜索达到对数据用户细粒度访问授权目的。主要思想是,数据所有者根据设定的访问策略对搜索密钥以及分类后的图像数据集合进行加密,当且仅当数据用户的属性满足分类访问策略时,数据用户才能对同一视觉单词下的图像执行搜索,从而实现了对搜索权限的管理。
王文静[8]（2021）在《评论文本的情感分析方法研究》文中提出文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要任务,它是一种以提炼文本情感内容为目的的文本分类。根据分析粒度的不同,文本情感分析可以分为对整篇文章的情感分析、对某段话的情感分析和对某段话中各个方面的情感分析,其中,对某段话中各个方面进行情感分析是一种细粒度的情感分析。目前,针对整篇文章或整个句子进行情感分析的研究技术已经比较成熟,并取得了较好的效果。但是,对文本进行整体情感分析会掩盖文本中不同方面的不同情感倾向,而且文本的整体情感并不能反映人们对意见目标的细粒度的情感表达。如果只关注一句话或一篇文章的整体情感,而忽略具体细节,可能会在实际应用中得出有误的结果。对于评论文本来说,同一个文本在不同的方面的情感倾向可能是不同的,有时候往往需要考虑评论文本中某个方面的情感。本文主要研究评论文本的情感分析问题,实现评论文本在细粒度上的情感分析。评论文本的细粒度情感分析存在计算复杂度高、预测准确度不佳等问题,针对这些问题,本文提出一种融合字向量表征和注意力机制的情感分析模型,用于评论文本的情感倾向性分析。本文的主要工作内容如下:首先,本文改进了情感分析的神经网络模型,优化了对评论文本进行细粒度情感分析的方法。为了更好地获取输入文本的情感信息,本文提出了一种融合Word2vec和Fast Text的字向量表征。在融合Word2vec和Fast Text的字向量的基础上,使用基于门控循环单元、卷积神经网络以及最大池化与平均池化的注意力机制的神经网络模型,提取深层次的文本特征,实现评论文本细致极性的情感分类。通过实验的方式将本文改进后的情感分析算法应用到AI Challenger 2018细粒度用户评论情感分析的数据集上,使用其他常用的情感分析算法与本文改进后的算法进行了对比与分析,验证了本文所提出的改进方法的实际效果,可以得出本文所做的改进是有意义的。其次,在算法改进的基础上,本文设计并实现了评论文本的情感分析系统,将改进后的算法应用到了实际系统中。该系统能够判断评论文本在指定方面的情感倾向,按照不同的方面筛选评论文本,并直观地展示出来,从而使用户更加快捷地获取文本的情感信息。
蒋承霖[9]（2021）在《基于深度学习的情感对话生成系统的研究与实现》文中指出随着深度学习的不断发展,自然语言处理技术发展迅速,逐渐被应用到各个研究领域,如语义分析,文本情感分析,机器翻译,问答系统等。其中,自然语言对话生成任务使用基于深度学习的自然语言处理技术,能生成具有多样性和创造性的回复。对话生成任务目标是对人类日常沟通进行建模,实现机器和人类的对话交互,并尽可能接近人类的表达水准。本文主要提出了一个基于深度学习的情感对话生成系统,对对话中的情感表达关系进行学习和建模,使之在开放域对话场景下,具有自适应的情感感知及表达能力。本文的主要创新和贡献如下:首先,为了对基础语言质量有所理解和把控,本文从基础对话生成研究入手,针对回复多样性和对话相关性研究中存在的问题进行深入分析和优化。具体地,本文使用了加入逆词频权重限制的交叉熵损失函数,缓解以往基于最大似然估计训练目标优化带来的通用性回答高频出现的问题,从而提升回复多样性。接着,本文提出了一个基于对偶训练优化的双向序列生成框架,使用两个Sequence2Sequence模型双向联合学习对话上下文之间的信息关联关系,从而提升生成对话相关性。其次,在基础对话研究的基础上,本文提出了一个具有自适应情感表达和控制能力的情感对话生成模型框架,从两个层次实现了对情感表达的建模。首先,模型中的情感类别控制器从抽象的情感表达类型控制入手,通过学习和利用对话上下文情感映射关系,可以在交互中根据上文输入给出一个合理的回复情感类别。然后,情感解码器从细粒度情感特征层面入手,在确定的情感类型下,实现了潜在的情感状态衰减过程,并有选择地基于情感词典生成一个语言流畅的情感回复。另外,本文还提出了情感学习中情感分布标签和情感词向量对应的构建策略。最后,本文利用上述模型算法以及涉及的数据资源进一步实现了一个基于开放域的生活闲聊对话系统,系统在网页上进行呈现,可以灵活应对闲聊话题,实现了和用户的有效情感对话,给用户友好的体验。
秦川[10]（2021）在《面向智能招聘的数据挖掘方法及其应用》文中研究说明在世界经济的快速发展中,人才一直是企业发展的最重要生产力。因此,企业均将人才招聘做为最重要的发展战略之一,并尝试开发智能化招聘系统来高效地吸引、识别、筛选优秀的人才。近年来,招聘网站的出现使得招聘市场从信息不对等偏向企业的卖方市场逐步向信息对等的供求市场演化,从而导致招聘市场上的竞争愈发激烈,给企业人才招聘带来了一系列全新的挑战。与此同时,飞速发展的数字化招聘系统与在线招聘网站积累了大量的招聘数据,这为智能招聘系统的发展提供了新的范式。目前,围绕智能招聘的相关研究方滋未艾,受到计算机、管理学及其相关交叉学科研究者的广泛关注。然而现有研究依旧面临着数据多源异构、算法缺乏可解释性以及相关学科交叉等挑战。为此,本文利用数据挖掘技术并结合管理学等交叉学科知识,围绕人才招聘中人才吸引、人才筛选、人才评估三个核心环节开展了系统性的研究工作。相关工作依托于百度人才智库平台,研究问题和数据源于实际招聘场景,研究成果均在真实招聘业务中部署和验证,具有很好的实际应用价值。本文主要贡献可以概括如下:第一,在人才吸引方面,通过挖掘分析海量招聘数据中岗位文本数据,提出基于能力感知的岗位需求文本自动生成方法,从而可以有效地预测出不同岗位的技能需求,帮助人力资源员工更高效地设计岗位需求文本,助力企业吸引合适的人才。具体地,首先提出了一个能力感知的神经主题模型,实现从海量的招聘数据中蒸馏出丰富的能力信息。然后设计了一个基于编码器-解码器结构的循环神经网络去实现岗位需求文本生成。为了保证生成结果可以全面地覆盖和该岗位相关并具有代表性的能力需求,进一步提出了能力感知下的注意力机制和复制机制来指导岗位需求生成过程。此外,设计了一种能力感知下的策略梯度训练算法来有效地提升生成的岗位需求的合理性和流畅度。最后,在两个采集于真实应用场景的招聘数据集中进行了大量实验,结果验证了所提方法可以有效地生成岗位需求文本,准确覆盖该岗位所需的相关技能,并且具有很好的可解释性。第二,在人才筛选方面,提出了基于技能感知下的人岗匹配模型,从而可以有效地衡量人才和岗位之间的匹配度,提升招聘筛选效率。具体地,首先基于循环神经网络设计了一个对岗位需求文本和求职者工作经历文本的词级别的语义表征模块。并且通过两个特殊设计的基于主题的能力感知下的层级别注意力机制,更为有效地捕捉岗位需求中的重要语义信息,以及评估对于特定岗位需求下不同工作经历的重要性。然后,基于历史招聘记录数据针对所提出的人岗匹配模型进一步设计了一种重训练机制,实现对匹配效果的提升。此外,本文将所提的模型应用到人才初筛和岗位推荐这两个具体的人才招聘任务中。最后,在一个采集于真实应用场景的招聘数据集中进行了大量的实验,其实验结果验证了所提模型在预测人才岗位匹配度上的准确性和预测结果的可解释性。第三,在人才评估方面,提出了专业技能导向的面试题库自动生成和智能检索算法,构建了一个智能面试官辅助工具帮助面试官高效地准备面试试题考察求职者。该系统首先实现了基于在线知识分享社区中蕴含的信息来大规模生成技能导向的面试试题。具体地,提出了一个新颖的远程监督下的技能实体识别方法,实现在少量人为数据标注的情景下对搜索引擎中包含的海量点击数据和网页标题数据高效地识别技能实体。并提出了一种基于神经网络的生成模型来生成技能导向的面试试题,其中设计了一种数据驱动下的高质量训练数据构建算法,以及一种新颖的训练方法来有效地提升面试试题生成的效果。该系统进一步实现基于搜索引擎中的点击搜索日志数据,构建一个推荐系统来帮助面试官检索合适的面试题。这里设计了一种基于图提升的试题推荐算法,从而可以针对面试官检索的一组技能高效地推荐合适的试题。最后,在采集于真实应用场景的数据集上分别有效地验证了所提方法在生成技能导向的面试试题质量和试题检索准确率这两方面的性能。第四,在人才评估方面,进一步提出了基于技能关系图的个性化笔试、面试试题推荐框架,从而实现对候选人能力的有效评估。该框架的核心是构建了一个工作技能的知识图,来全面建模人才评估中应该涉及的相关能力。具体地,首先构建了一个基于双向循环神经网络和条件随机场的模型实现对招聘数据中技能实体的抽取,通过设计了一种门机制来提升抽取效果。随后基于海量的搜索引擎中的点击数据,构建了一个新颖的标签传播算法,进一步提升了抽取到的技能实体的可靠性。然后通过设计一个基于多源内容特征下的分类模型来实现挖掘技能实体之间的上下位关系,来构建技能图。并且基于技能图设计了一种个性化的试题推荐算法,帮助提升人才评估效率。最后,在采集于真实应用场景的招聘数据上进行了大量的实验,其结果验证了所提框架每个组成部分的有效性。
二、利用Word自动生成索引（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、利用Word自动生成索引（论文提纲范文）
（2）图像文本识别的关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 图像文本识别方法研究现状 |
| 1.2.1 字符识别研究现状 |
| 1.2.2 单词识别研究现状 |
| 1.2.3 文本行识别研究现状 |
| 1.2.4 模型压缩研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容及创新点 |
| 1.3.1 研究内容概述 |
| 1.3.2 主要创新点 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 基于语义分割的复杂场景字符识别方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关技术简介 |
| 2.2.1 语义分割方法 |
| 2.2.2 类标编码方法 |
| 2.3 基于语义分割的字符识别模型 |
| 2.3.1 FCN-ResNet50模块 |
| 2.3.2 类五笔类标编码模块 |
| 2.3.3 CRF模块 |
| 2.3.4 损失函数 |
| 2.4 实验与分析 |
| 2.4.1 数据集 |
| 2.4.2 实验设置 |
| 2.4.3 对比的方法 |
| 2.4.4 CTW数据集的实验结果和分析 |
| 2.4.5 ICDAR2019-ReCTS数据集的实验结果和分析 |
| 2.4.6 HIT-OR3C数据集的实验结果和分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于位置向量的无约束手写单词识别方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关技术简介 |
| 3.2.1 长短期记忆网络 |
| 3.2.2 位置向量 |
| 3.3 基于位置向量的无约束单词识别模型 |
| 3.3.1 特征提取模块 |
| 3.3.2 位置向量 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 手写单词数据集 |
| 3.4.2 模型训练 |
| 3.4.3 实验结果 |
| 3.4.4 消融实验 |
| 3.4.5 识别样例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于自适应超图神经网络的手写文本行识别方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关技术简介 |
| 4.2.1 图神经网络简介 |
| 4.2.2 超图神经网络简介 |
| 4.3 基于自适应超图神经网络的文本行识别模型 |
| 4.3.1 自适应超图的构建 |
| 4.3.2 通过HGNN进行特征-语义交互 |
| 4.3.3 序列识别 |
| 4.4 手写文本行识别的实验 |
| 4.4.1 手写文本行数据集与评价指标 |
| 4.4.2 实验设置 |
| 4.4.3 对比方法 |
| 4.4.4 实验结果 |
| 4.4.5 识别样例分析 |
| 4.5 多标签图像分类的扩展实验 |
| 4.5.1 优化 |
| 4.5.2 评价指标 |
| 4.5.3 多标签数据集 |
| 4.5.4 实验设置 |
| 4.5.5 对比方法 |
| 4.5.6 实验结果 |
| 4.5.7 消融实验 |
| 4.5.8 可视化与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 图像文本识别模型的全连接层压缩方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关技术简介 |
| 5.3 基于参数共享的全连接层压缩方法 |
| 5.3.1 顺序分支结构 |
| 5.3.2 混洗分支结构 |
| 5.3.3 紧凑型网络参数压缩分析 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.4.1 模型压缩实验数据集 |
| 5.4.2 实验设置 |
| 5.4.3 实验对比方法 |
| 5.4.4 实验结果及分析 |
| 5.4.5 不同压缩模型结果对比 |
| 5.5 消融实验与分析 |
| 5.5.1 分支效果 |
| 5.5.2 压缩因子效果对比 |
| 5.5.3 训练和测试阶段的速度表现 |
| 5.5.4 PSFC和传统FC层的训练收敛性比较 |
| 5.5.5 可视化分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其他成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）面向Scratch的古诗智能处理系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文内容安排 |
| 第二章 相关技术综述 |
| 2.1 Scratch诗歌创作概述 |
| 2.2 诗歌智能处理 |
| 2.2.1 诗歌智能处理系统 |
| 2.2.2 相关研究工作 |
| 2.3 诗歌情感分析综述 |
| 2.4 相关深度学习模型 |
| 2.4.1 Word2Vec模型 |
| 2.4.2 卷积神经网络 |
| 2.4.3 循环神经网络 |
| 2.5 工程技术概述 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 唐诗情感分析模型的研究与设计 |
| 3.1 总体设计 |
| 3.2 唐诗情感分析模型 |
| 3.2.1 词嵌入网络 |
| 3.2.2 基于唐诗对仗特性的模型优化 |
| 3.2.3 双通道卷积网络 |
| 3.2.4 门控循环单元网络 |
| 3.2.5 训练算法 |
| 3.3 实验与分析 |
| 3.3.1 实验准备 |
| 3.3.2 训练及参数 |
| 3.3.3 实验结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 宋词情感分析模型的研究与设计 |
| 4.1 总体设计 |
| 4.2 宋词情感分析模型 |
| 4.2.1 基于情绪特征向量的模型优化 |
| 4.2.2 单通道卷积网络 |
| 4.2.3 长短期记忆网络 |
| 4.2.4 训练算法 |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.3.1 实验准备 |
| 4.3.2 训练与参数 |
| 4.3.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 古诗智能处理系统的设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 系统模块设计 |
| 5.2.1 Scratch扩展模块的设计 |
| 5.2.2 古诗检索模块的设计 |
| 5.2.3 古诗情感分析模块的设计 |
| 5.2.4 数据库设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 Scratch块扩展模块的实现 |
| 5.3.2 古诗检索模块的实现 |
| 5.3.3 古诗情感分析模块的实现 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 功能测试 |
| 5.4.2 性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文和专利 |
（4）面向多模态内容社区的自动评论系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 发展历程和研究现状 |
| 1.2.1 评论排序任务 |
| 1.2.2 评论生成任务 |
| 1.3 本文的主要研究工作及意义 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 相关研究工作 |
| 2.1 CNN基础 |
| 2.2 语言模型 |
| 2.3 基于深度学习的生成 |
| 2.4 BERT |
| 2.4.1 BERT相关概念 |
| 2.4.2 BERT改进 |
| 2.4.3 BERT蒸馏 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 需求分析 |
| 3.1 需求概述 |
| 3.2 功能性需求 |
| 3.2.1 图像标签化 |
| 3.2.2 评论排序 |
| 3.2.3 评论生成 |
| 3.3 非功能性需求 |
| 3.3.1 准确性 |
| 3.3.2 系统性能 |
| 3.3.3 可迭代性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 系统整体框架设计 |
| 4.2 图像标签化设计 |
| 4.2.1 视频抽帧 |
| 4.2.2 图像特征提取 |
| 4.2.3 图像分类 |
| 4.2.4 标签扩展 |
| 4.3 评论排序模块设计 |
| 4.4 评论生成模块设计 |
| 4.4.1 评论生成模型 |
| 4.4.2 结果生成 |
| 4.4.3 后处理 |
| 4.4.4 模型蒸馏 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 系统开发环境介绍 |
| 5.2 图像标签化实现 |
| 5.2.1 视频抽帧 |
| 5.2.2 图像特征提取 |
| 5.2.3 图像分类 |
| 5.2.4 标签扩展 |
| 5.3 评论排序模块实现 |
| 5.4 评论生成模块实现 |
| 5.4.1 评论生成模型 |
| 5.4.2 结果生成 |
| 5.4.3 后处理 |
| 5.4.4 模型蒸馏 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统评测及应用展示 |
| 6.1 系统评测 |
| 6.1.1 图像标签化评测 |
| 6.1.2 评论排序任务评测 |
| 6.1.3 评论生成任务评测及分析 |
| 6.2 应用效果展示 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义与价值 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 专家系统及知识库研究现状 |
| 1.2.2 知识图谱技术研究现状 |
| 1.2.3 Web文本挖掘技术研究现状 |
| 1.2.4 无人机技术发展及应用现状 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文研究技术路线 |
| 1.5 论文组织结构安排 |
| 第二章 理论基础及关键技术 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.2.1 知识库 |
| 2.2.2 知识发现 |
| 2.2.3 知识图谱 |
| 2.2 知识获取技术 |
| 2.2.1 数据获取技术 |
| 2.2.2 数据去重技术 |
| 2.2.3 数据提取技术 |
| 2.2.4 数据存储技术 |
| 2.3 知识抽取技术 |
| 2.3.1 实体抽取技术 |
| 2.3.2 关系抽取技术 |
| 2.3.3 事件抽取技术 |
| 2.3.4 实体链接与消岐 |
| 2.4 知识表示技术 |
| 2.5 自动文摘技术 |
| 2.5.1 自动文摘生成原理 |
| 2.5.2 TextRank算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 知识库系统的设计与构建 |
| 3.1 系统非功能需求 |
| 3.2 系统性能设计 |
| 3.2.1 系统可靠性设计 |
| 3.2.2 系统安全性设计 |
| 3.3 系统架构设计 |
| 3.3.1 整体架构设计 |
| 3.3.2 技术架构设计 |
| 3.3.3 分布式微服务架构 |
| 3.3.4 Scrapy爬虫框架 |
| 3.3.5 基于Swagger框架管理API |
| 3.4 技术路线与实施方案 |
| 3.4.1 知识库的构建方式 |
| 3.4.2 系统的技术路线 |
| 3.4.3 系统的实施方案 |
| 3.4.4 开发环境与开发语言 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 知识图谱的实现与应用 |
| 4.1 知识获取 |
| 4.1.1 定制化设置关键字 |
| 4.1.2 定制化爬取专业网站 |
| 4.2 数据提取 |
| 4.2.1 半自动化提取数据 |
| 4.2.2 自动文摘的提取 |
| 4.3 知识抽取 |
| 4.3.1 实体抽取(命名实体识别) |
| 4.3.2 实体关系抽取 |
| 4.3.3 元事件抽取 |
| 4.3.4 实体发现与链接 |
| 4.4 知识表示 |
| 4.5 文本数据可视化 |
| 4.5.1 数据可视化 |
| 4.5.2 关键字云图 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统的功能与实现 |
| 5.1 系统整体功能结构 |
| 5.2 系统前端功能实现 |
| 5.2.1 查询信息模块 |
| 5.2.2 台风实况模块 |
| 5.2.3 数据可视化模块 |
| 5.2.4 热门推送模块 |
| 5.2.5 关键期刊模块 |
| 5.3 系统后台功能实现 |
| 5.3.1 用户管理模块 |
| 5.3.2 菜单管理模块 |
| 5.3.3 采集设置模块 |
| 5.3.4 任务管理模块 |
| 5.3.5 专家知识模块 |
| 5.3.6 外部系统模块 |
| 5.3.7 期刊大全模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
| 附录 |
| 附录1 Swagger在微服务架构上的部署与集成 |
| 附录2 Echarts组件实现折线图/柱状图形式的数据可视化 |
| 附录3 BiLSTM+CRF模型构建过程 |
| 附录4 利用TF-IDF进行实体链接关键代码 |
（6）基于深度学习的中文作文智能评测系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 作文评测研究现状 |
| 1.2.2 文本分类研究现状 |
| 1.2.3 比喻句识别研究现状 |
| 1.3 本文研究思路 |
| 第2章 基础研究工作 |
| 2.1 中文作文测评指标及关键技术研究 |
| 2.1.1 作文测评指标 |
| 2.1.2 作文测评关键技术研究 |
| 2.2 自然语言处理相关基础算法介绍与研究 |
| 2.2.1 分词模型 |
| 2.2.2 词向量化表示 |
| 2.2.3 主题模型 |
| 2.2.4 循环神经网络 |
| 2.2.5 长短时记忆神经网络 |
| 2.3 测评系统相关技术 |
| 2.3.1 Mysql |
| 2.3.2 Elasticsearch |
| 2.3.3 Redis |
| 2.3.4 Mybatis |
| 2.3.5 Springboot |
| 2.3.6 Vue |
| 2.3.7 Nginx |
| 2.3.8 Rabbitmq |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 数据处理工作 |
| 3.1 数据处理工作描述 |
| 3.2 浅层语言特征抽取 |
| 3.2.1 分词 |
| 3.2.2 去停用词 |
| 3.2.3 特征抽取 |
| 3.3 深层语言特征抽取 |
| 3.3.1 词向量训练 |
| 3.3.2 词性抽取 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 中文作文测评算法研究 |
| 4.1 比喻句识别研究 |
| 4.1.1 基于LSTM模型的比喻句识别算法 |
| 4.1.2 改进的BILSTM+Attention模型的比喻句识别 |
| 4.1.3 改进的多输入比喻句识别模型 |
| 4.2 排比句识别研究 |
| 4.2.1 方法描述 |
| 4.2.2 实验与分析 |
| 4.3 优美句识别研究 |
| 4.3.1 方法描述 |
| 4.3.2 实验与分析 |
| 4.4 中文作文自动评分算法 |
| 4.4.1 基础方法描述 |
| 4.4.2 实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 中文作文智能测评系统的设计与实现 |
| 5.1 系统总体需求与架构设计 |
| 5.1.1 用户登录 |
| 5.1.2 作文展示、收藏、推荐、搜索 |
| 5.1.3 作文提交 |
| 5.1.4 后台管理系统 |
| 5.1.5 日志收集 |
| 5.2 系统数据存储设计 |
| 5.2.1 用户表 |
| 5.2.2 角色表 |
| 5.2.3 部门表 |
| 5.2.4 菜单表 |
| 5.2.5 作文详情表 |
| 5.2.6 成语表 |
| 5.2.7 素材表 |
| 5.2.8 用户上传作文表 |
| 5.3 系统具体实现 |
| 5.3.1 用户登录 |
| 5.3.2 作文展示 |
| 5.3.3 作文收藏 |
| 5.3.4 作文推荐 |
| 5.3.5 作文搜索 |
| 5.3.6 作文提交 |
| 5.3.7 自动测评 |
| 5.3.8 评语自动生成 |
| 5.3.9 老师打分 |
| 5.3.10 后台管理系统 |
| 5.3.11 日志收集 |
| 5.4 系统测试与结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）基于区块链的可验证的加密图像检索研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第2章 相关基础知识 |
| 2.1 图像检索 |
| 2.2 区块链 |
| 2.3 图片相似性计算度量 |
| 2.4 可搜索加密技术 |
| 2.4.1 对称可搜索加密方案 |
| 2.4.2 非对称可搜索加密方案 |
| 2.5 图像检索性能评价指标 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于视觉词袋模型和simhash的加密索引构建 |
| 3.1 SIFT特征提取 |
| 3.2 特征描述符的simhash编码 |
| 3.3 视觉单词和字典的生成 |
| 3.4 基于可搜索加密的安全索引构建 |
| 3.5 搜索权限的管理 |
| 3.6 检索性能的实验评估 |
| 3.6.1 检索效率 |
| 3.6.2 检索精确度与召回率 |
| 3.6.3 属性加密耗时 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 基于区块链的可验证的加密图像检索方案 |
| 4.1 BVEIR方案描述 |
| 4.1.1 设计目标 |
| 4.1.2 系统模型 |
| 4.1.3 系统流程 |
| 4.1.4 符号表示 |
| 4.2 BVEIR详细设计 |
| 4.3 智能合约设计 |
| 4.4 实验评估与安全性分析 |
| 4.4.1 数据集描述与实验概述 |
| 4.4.2 生成属性私钥(链下) |
| 4.4.3 BVEIR检索的可靠性、效率与精度(链上) |
| 4.4.4 安全性分析 |
| 4.4.5 与现有方案对比功能 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（8）评论文本的情感分析方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 序言 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 传统的情感分析任务 |
| 1.1.2 细粒度情感分析任务 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 基于词典的情感分析 |
| 1.2.2 基于传统机器学习的情感分析 |
| 1.2.3 基于深度学习的情感分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 基础理论与相关技术 |
| 2.1 文本的向量表示 |
| 2.1.1 One-hot |
| 2.1.2 Word2vec技术 |
| 2.2 机器学习技术 |
| 2.3 深度学习技术 |
| 2.3.1 卷积神经网络 |
| 2.3.2 循环神经网络 |
| 2.3.3 长短时记忆网络 |
| 2.3.4 门控循环单元 |
| 2.4 注意力机制 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于字向量融合的细粒度情感分析 |
| 3.1 问题分析 |
| 3.2 基于Word2vec与FastText融合的字向量表示 |
| 3.2.1 Word2vec |
| 3.2.2 FastText |
| 3.3 BiGCA情感分析模型 |
| 3.3.1 总体模型架构 |
| 3.3.2 字向量层 |
| 3.3.3 门控循环层 |
| 3.3.4 卷积层 |
| 3.3.5 注意力层 |
| 3.3.6 全连接层 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 实验分析 |
| 4.1 实验数据 |
| 4.2 实验具体内容 |
| 4.2.1 分词 |
| 4.2.2 停用词处理 |
| 4.2.3 文本向量化 |
| 4.2.4 训练模型 |
| 4.3 评价方式 |
| 4.3.1 准确率 |
| 4.3.2 精确率 |
| 4.3.3 召回率 |
| 4.3.4 F1值 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.5 改进有效性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 评论文本的情感分析系统 |
| 5.1 系统分析 |
| 5.1.1 可行性分析 |
| 5.1.2 系统需求分析 |
| 5.1.3 系统流程分析 |
| 5.2 系统设计 |
| 5.2.1 系统结构设计 |
| 5.2.2 数据库设计 |
| 5.3 系统实现 |
| 5.3.1 登录与注册 |
| 5.3.2 评论分析 |
| 5.3.3 分析结果展示 |
| 5.3.4 后台管理 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于深度学习的情感对话生成系统的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 开放域基础对话生成的研究现状 |
| 1.2.2 情感对话生成的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文的组织架构 |
| 第二章 相关技术与背景介绍 |
| 2.1 自然语言对话生成应用的深度学习方法 |
| 2.1.1 LSTM长短期记忆网络 |
| 2.1.2 GRU门循环单元 |
| 2.2 基础对话生成的研究 |
| 2.3 对话中的情感研究 |
| 2.3.1 对话情感识别 |
| 2.3.2 对话情感生成 |
| 2.4 基于编码器-解码器的情感对话生成模型 |
| 2.4.1 编码器-解码器框架 |
| 2.4.2 注意力机制 |
| 2.4.3 情感动态衰减模拟机制 |
| 2.4.4 基于词典的自适应回复生成机制 |
| 2.5 章末小结 |
| 第三章 基础对话生成模型的研究与实现 |
| 3.1 基于目标函数优化路线的多样性提升 |
| 3.1.1 研究背景与任务目标 |
| 3.1.2 基于词频控制的优化函数的改进 |
| 3.1.3 辅助频控的内容重复抑制机制 |
| 3.2 回复多样性优化实验结果与分析 |
| 3.2.1 实验数据集 |
| 3.2.2 实验细节及相关设置 |
| 3.2.3 研究结果及分析 |
| 3.2.4 应用场景及对话样例展示 |
| 3.3 基于对偶联合训练学习思想的对话相关性提升 |
| 3.3.1 研究背景与任务目标 |
| 3.3.2 CS2S-NCG:双向Seq2Seq对话模型的构建 |
| 3.3.3 联合训练与优化目标 |
| 3.4 CS2S-NCG对话模型的相关性优化实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验数据集 |
| 3.4.2 实验细节及相关设置 |
| 3.4.3 研究结果及分析 |
| 3.4.4 相关样例展示 |
| 3.5 章末小结 |
| 第四章 富有情感的对话生成模型的研究与实现 |
| 4.1 研究背景与工作介绍 |
| 4.1.1 情感对话生成的研究现状与问题 |
| 4.1.2 研究方案与工作贡献 |
| 4.2 具有自适应情感表达和控制能力的对话模型介绍 |
| 4.2.1 整体目标定义 |
| 4.2.2 模型框架概览与介绍 |
| 4.2.3 共享编码器 |
| 4.3 自适应回复情感类别控制能力的嵌入实现 |
| 4.3.1 问题定位 |
| 4.3.2 情感类别控制器的实现 |
| 4.4 针对具体情感进行回复生成的实现 |
| 4.4.1 问题定位 |
| 4.4.2 基于情感词典与词频权重限制的情感解码器的实现 |
| 4.5 重要情感资源的构建策略与实现 |
| 4.5.1 情感分布软标签的生成策略 |
| 4.5.2 中文情感词向量的生成实现 |
| 4.6 自适应情感表达与控制的对话生成模型相关实验与结果分析 |
| 4.6.1 实验数据集 |
| 4.6.2 情感分布标签生成策略以及情感词向量评估 |
| 4.6.3 情感对话模型对比实验设置 |
| 4.6.4 模型评估结果及分析 |
| 4.6.5 真实对话样例展示与分析 |
| 4.7 章末小结 |
| 第五章 基于开放域生活闲聊对话生成系统搭建 |
| 5.1 系统的整体架构 |
| 5.1.1 模式与目标分析 |
| 5.1.2 系统框架介绍 |
| 5.2 数据交互管理层实现 |
| 5.2.1 对话数据结构化处理和管理 |
| 5.2.2 情感资源管理与更新 |
| 5.2.3 交互信息实时记录存储管理 |
| 5.3 对话生成管理层 |
| 5.3.1 对话生成管理模型设计 |
| 5.3.2 模型训练测试细节说明 |
| 5.4 系统框架实现 |
| 5.4.1 应用交互层实现与系统运作 |
| 5.4.2 系统实际展示与说明 |
| 5.5 章末小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 论文使用缩写说明 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文 |
（10）面向智能招聘的数据挖掘方法及其应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 本研究工作面临的主要挑战 |
| 1.3 国内外发展现状 |
| 1.3.1 人才吸引 |
| 1.3.2 人才筛选 |
| 1.3.3 人才评估 |
| 1.4 研究内容与主要贡献 |
| 1.5 组织结构 |
| 第2章 基于技能预测的岗位需求文本自动生成 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 相关工作 |
| 2.2.1 招聘分析 |
| 2.2.2 自然语言生成 |
| 2.2.3 概率主题模型 |
| 2.3 问题定义 |
| 2.4 基于技能预测的岗位需求自动生成框架(Cajon) |
| 2.4.1 能力感知下的神经主题模型(CANTM) |
| 2.4.2 能力感知下的岗位需求生成神经模型(CANJRG) |
| 2.4.3 能力感知下的策略梯度训练算法(CAPGTA) |
| 2.5 实验分析 |
| 2.5.1 实验数据 |
| 2.5.2 训练参数与环境设置 |
| 2.5.3 基准算法 |
| 2.5.4 评价指标 |
| 2.5.5 实验结果及分析 |
| 2.5.6 生成示例研究与讨论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于技能感知的人岗匹配 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.2.1 人岗匹配分析 |
| 3.2.2 基于深度学习的文本分类与匹配 |
| 3.2.3 基于文本信息的推荐算法 |
| 3.3 问题定义 |
| 3.4 基于技能感知的人岗匹配框架(TAPJFNN)描述 |
| 3.4.1 词级别招聘文本表征 |
| 3.4.2 基于主题的技能感知的层级别表征 |
| 3.4.3 人岗匹配预测 |
| 3.5 人岗匹配的应用 |
| 3.5.1 人才初筛 |
| 3.5.2 岗位推荐 |
| 3.6 实验分析 |
| 3.6.1 实验数据 |
| 3.6.2 训练参数与环境设置 |
| 3.6.3 基准算法 |
| 3.6.4 评价指标 |
| 3.6.5 人才初筛实验结果及分析 |
| 3.6.6 岗位推荐实验结果及分析 |
| 3.6.7 引入非文本特征的结果与讨论 |
| 3.6.8 案例分析与讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 专业技能导向的面试题库自动生成和试题检索 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 相关工作 |
| 4.2.1 智能面试辅助 |
| 4.2.2 技能实体识别 |
| 4.2.3 文本生成 |
| 4.3 技能导向试题生成框架描述 |
| 4.3.1 远程监督下的技能识别 |
| 4.3.2 面试试题生成 |
| 4.4 技能导向的试题检索算法描述 |
| 4.4.1 技能推荐 |
| 4.4.2 面试试题检索 |
| 4.5 技能导向试题生成实验结果分析 |
| 4.5.1 技能实体识别的性能分析 |
| 4.5.2 问题生成的性能分析 |
| 4.6 技能导向检索算法实验结果分析 |
| 4.6.1 技能推荐的性能分析 |
| 4.6.2 试题检索的性能分析 |
| 4.6.3 案例分析和讨论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 基于技能关系图的个性化笔试、面试试题推荐 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 相关工作 |
| 5.2.1 智能人才评估 |
| 5.2.2 实体抽取和关系抽取 |
| 5.3 DuerQuiz框架描述 |
| 5.3.1 技能实体抽取 |
| 5.3.2 技能实体过滤 |
| 5.3.3 技能关系抽取 |
| 5.3.4 个性化问题推荐 |
| 5.4 技能图构建性能分析 |
| 5.4.1 技能实体抽取的性能分析 |
| 5.4.2 技能实体过滤的性能分析 |
| 5.4.3 技能关系抽取的性能分析 |
| 5.5 试题推荐的性能分析 |
| 5.6 案例分析和讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
四、利用Word自动生成索引（论文参考文献）
- [1]卫星星座健康状态管理文档的自动生成方法[J]. 米琳,李子扬,李晓辉,朱家佳,窦帅,张静,苑馨方,李传荣. 计算机系统应用, 2021(12)
- [2]图像文本识别的关键技术研究[D]. 吴湘平. 哈尔滨工业大学, 2021(02)
- [3]面向Scratch的古诗智能处理系统的研究与实现[D]. 唐勇睿. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]面向多模态内容社区的自动评论系统的设计与实现[D]. 杨超. 北京大学, 2021(12)
- [5]基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统[D]. 陈秋瑾. 厦门理工学院, 2021(08)
- [6]基于深度学习的中文作文智能评测系统的设计与实现[D]. 陈志恒. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021(08)
- [7]基于区块链的可验证的加密图像检索研究[D]. 李杰. 广西师范大学, 2021(09)
- [8]评论文本的情感分析方法研究[D]. 王文静. 北京交通大学, 2021(02)
- [9]基于深度学习的情感对话生成系统的研究与实现[D]. 蒋承霖. 北京邮电大学, 2021(01)
- [10]面向智能招聘的数据挖掘方法及其应用[D]. 秦川. 中国科学技术大学, 2021(09)