基于深度學(xué)習(xí)的人工智能算法研究

第1篇 機(jī)器閱讀理解
第1章 機(jī)器閱讀理解緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 對(duì)話式機(jī)器閱讀理解的 外研究現(xiàn)狀
1.3 多文檔機(jī)器閱讀理解的 外研究現(xiàn)狀
1.4 主要研究?jī)?nèi)容
第2章 機(jī)器閱讀理解技術(shù)
2.1 常用數(shù)據(jù)集
2.2 詞嵌人技術(shù)
2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2.4 預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型
2.5 多任務(wù)機(jī)器閱讀理解模型
2.6 多文檔機(jī)器閱讀理解模型
第3章 對(duì)話式機(jī)器閱讀理解研究
3.1 基于深度學(xué)習(xí)的對(duì)話式機(jī)器閱讀理解模型
3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
第4章 多文檔機(jī)器閱讀理解研究
4.1 多文檔機(jī)器閱讀理解的相關(guān)工作
4.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
第2篇 知識(shí)圖譜
第5章 知識(shí)圖譜緒論
5.1 研究背景及意義
5.2 研究現(xiàn)狀
5.3 研究?jī)?nèi)容
第6章 知識(shí)圖譜相關(guān)技術(shù)
6.1 知識(shí)建模
6.2 知識(shí)抽取
6.3 圖形數(shù)據(jù)庫(kù)理論與方法
第7章 數(shù)控機(jī)床故障領(lǐng)域的命名實(shí)體識(shí)別
7.1 模型結(jié)構(gòu)與流程
7.2 實(shí)體類別設(shè)定及實(shí)體標(biāo)注
7.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
7.4 小結(jié)
第8章 數(shù)控機(jī)床故障領(lǐng)域的實(shí)體關(guān)系抽取
8.1 模型結(jié)構(gòu)與流程
8.2 關(guān)系類別設(shè)定及關(guān)系標(biāo)注
8.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
8.4 小結(jié)
第9章 數(shù)控機(jī)床故障知識(shí)圖譜的構(gòu)建與應(yīng)用
9.1 總體構(gòu)建流程
9.2 知識(shí)建模技術(shù)
9.3 知識(shí)存儲(chǔ)與展示
9.4 相關(guān)應(yīng)用
9.5 小結(jié)
0章 基于知識(shí)圖譜的數(shù)控機(jī)床故障問(wèn)答系統(tǒng)研究
10.1 模型構(gòu)建與流程
10.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)分析
10.3 小結(jié)
第3篇 圖像識(shí)別
1章 圖像識(shí)別緒論