基于主题语义建模的案件管理系统设计与实现
这是一篇关于门控神经网络,注意力机制,主题语义,案件管理系统,Spring Boot的论文, 主要内容为随着我国社会主义市场经济的发展,企业作为市场经济的主体,参与市场竞争程度也在不断加深,企业涉及到法律问题也越来越多。法律案件管理的好坏不但影响企业的经济效益还会影响到企业的声誉和生产运营秩序。SC集团及所属600余家子企业法律相关文档数十万份,大量的卷宗都是纸质文档,案件管理工作还停留在手工管理的模式。大量的非结构化数据不便于日常数据的检索和使用。如何设计一套系统从海量的数据中提取人们需要的信息,满足用户个性化的需要的搜索查询需求。这对推动企业案件管理智能化、科学化发展具有现实意义。本文立足SC集团案件管理系统的建设客观需求,结合国内外企业在案件管理系统建设方面的经验,提出了系统的设计目标,设计出系统架构以及重要功能模块,采用当前主流开发工具对系统功能进行了实现。在此场景下,结合当前主流搜索查询引擎存在的问题,构建了基于深度文档主题语义模型AGRU,有效提高了案件查询的准确率和查全率。本文主要工作如下:(1)在法律文档语义建模方面,为了获得高效、准确的搜索结果人们做了很多技术方面的尝试,比如基于狄利克雷假设的GSDMM概率传统主题模型,基于高斯先验的LDA词向量主题模型、基于RNN结构的主题-文本生成模型以及基于前馈神经网络的NTM主题模型等等。本文在门控神经网络GRU的基础上,针对不同法律案件类型的文本主题发现规律不同的问题,将注意力机制与主题语义模型进行融合,构建了基于注意力机制的深度文档主题语义模型AGRU。(2)在搜索引擎实现方面,本文首先使用Gensim关键词提取工具,利用JIEBA分词器,将提取的案件管理系统数据库中的文本信息形成原数据集,在此基础上建立基于深度文档主题语义模型AGRU。实践表明,本文提出的方法可以有效反映用户的搜索查询意图,提高检索查询结果的准确率。(3)在案件管理系统架构方面,本文采用Spring Boot框架搭建了SC集团案件管理系统,能够对案件信息、数据进行有效的管理,防范经营风险问题。本系统采用Spring Boot、Mybatis-Plus作为后台的框架方案;前端则展现使用Html5+java script+css3开发,该架构能够适应大规模业务需要。通过功能和性能测试,系统的搜索查询功能具有一定的特色,并在市属企业推广使用。
基于混合神经网络的学习资源推荐研究
这是一篇关于学习资源推荐,图卷积神经网络,神经网络,注意力机制,序列推荐,门控神经网络的论文, 主要内容为随着“互联网+教育”的迅速发展,各类教育平台纷纷涌现,学习者可以突破时空限制,随时随地进行学习。但是,近几年伴随着互联网上学习资源数量的爆炸式增长,反而导致学习者无法从海量的数据中快速找到合适的学习资源,降低了学习效率。因此,学习资源推荐算法的应用将为学习者的在线学习提供较大便利。本文在现有研究成果基础之上,针对单一推荐算法存在的局限性,通过混合神经网络模型在视频课程资源推荐和文本图书资源推荐两个方面进行深入的研究,主要工作如下:(1)对于目前视频推荐算法仅考虑用户的历史行为数据,忽略用户内容偏好信息以及非活跃用户对协同过滤可能产生的消极影响,从而导致推荐算法出现内容过度模糊、数据稀疏等问题,提出基于自适应图卷积与加权内容相似度计算相结合的混合推荐模型。首先,使用通道注意力机制,通过权重突出有用信息,抑制无用信息;其次,对层组合模块添加自注意力机制,进一步提取关键信息和非活跃用户的高阶信息,并在用户-课程交互图上传播这两种信息来学习用户和课程嵌入,将每一层的嵌入结合起来作为最终嵌入;最后,结合加权内容相似度计算,挖掘用户的内容偏好,对其结果进行融合计算进行推荐。(2)对于目前文本推荐算法仅考虑历史交互项之间的顺序相关性,未考虑用户偏好的时间动态变化和多样性等问题,提出融合门控神经网络结合自注意力路由算法的混合学习资源推荐模型。首先,使用循环神经网络根据用户历史行为计算用户嵌入,使用门控神经网络提取用户以及相似用户的偏好向量;其次,引入学习者差异因子,通过邻居提取器提取相似用户,从多个交互数据中,选择每个邻居用户的相对未来序列,为学习者构造偏好相同的邻居;再次,引入自注意力路由算法,针对每一集合的历史行为数据,将其软聚类为多个向量以表示用户的多样化兴趣;最后,通过基于时间感知的注意力机制,将获取的未来偏好序列和学习者历史行为相关联,生成动态用户偏好表示向量,针对学习者对不同项目的偏好,进行多样化推荐。实验证明使用门控神经网络和自注意力路由算法,能够有效地提升模型的性能表现。(3)采用本文提出的推荐模型设计并实现了一个学习资源推荐系统,该系统能够较好地让用户体验学习资源推荐算法的魅力。首先,分析用户需求,设计系统体系结构,确定系统的功能;其次,对各功能模块进行展示,以界面化形式进行学习资源推荐;最后,对系统进行测试。该系统运行稳定,操作简便,界面美观大方。
基于主题语义建模的案件管理系统设计与实现
这是一篇关于门控神经网络,注意力机制,主题语义,案件管理系统,Spring Boot的论文, 主要内容为随着我国社会主义市场经济的发展,企业作为市场经济的主体,参与市场竞争程度也在不断加深,企业涉及到法律问题也越来越多。法律案件管理的好坏不但影响企业的经济效益还会影响到企业的声誉和生产运营秩序。SC集团及所属600余家子企业法律相关文档数十万份,大量的卷宗都是纸质文档,案件管理工作还停留在手工管理的模式。大量的非结构化数据不便于日常数据的检索和使用。如何设计一套系统从海量的数据中提取人们需要的信息,满足用户个性化的需要的搜索查询需求。这对推动企业案件管理智能化、科学化发展具有现实意义。本文立足SC集团案件管理系统的建设客观需求,结合国内外企业在案件管理系统建设方面的经验,提出了系统的设计目标,设计出系统架构以及重要功能模块,采用当前主流开发工具对系统功能进行了实现。在此场景下,结合当前主流搜索查询引擎存在的问题,构建了基于深度文档主题语义模型AGRU,有效提高了案件查询的准确率和查全率。本文主要工作如下:(1)在法律文档语义建模方面,为了获得高效、准确的搜索结果人们做了很多技术方面的尝试,比如基于狄利克雷假设的GSDMM概率传统主题模型,基于高斯先验的LDA词向量主题模型、基于RNN结构的主题-文本生成模型以及基于前馈神经网络的NTM主题模型等等。本文在门控神经网络GRU的基础上,针对不同法律案件类型的文本主题发现规律不同的问题,将注意力机制与主题语义模型进行融合,构建了基于注意力机制的深度文档主题语义模型AGRU。(2)在搜索引擎实现方面,本文首先使用Gensim关键词提取工具,利用JIEBA分词器,将提取的案件管理系统数据库中的文本信息形成原数据集,在此基础上建立基于深度文档主题语义模型AGRU。实践表明,本文提出的方法可以有效反映用户的搜索查询意图,提高检索查询结果的准确率。(3)在案件管理系统架构方面,本文采用Spring Boot框架搭建了SC集团案件管理系统,能够对案件信息、数据进行有效的管理,防范经营风险问题。本系统采用Spring Boot、Mybatis-Plus作为后台的框架方案;前端则展现使用Html5+java script+css3开发,该架构能够适应大规模业务需要。通过功能和性能测试,系统的搜索查询功能具有一定的特色,并在市属企业推广使用。
基于混合神经网络的学习资源推荐研究
这是一篇关于学习资源推荐,图卷积神经网络,神经网络,注意力机制,序列推荐,门控神经网络的论文, 主要内容为随着“互联网+教育”的迅速发展,各类教育平台纷纷涌现,学习者可以突破时空限制,随时随地进行学习。但是,近几年伴随着互联网上学习资源数量的爆炸式增长,反而导致学习者无法从海量的数据中快速找到合适的学习资源,降低了学习效率。因此,学习资源推荐算法的应用将为学习者的在线学习提供较大便利。本文在现有研究成果基础之上,针对单一推荐算法存在的局限性,通过混合神经网络模型在视频课程资源推荐和文本图书资源推荐两个方面进行深入的研究,主要工作如下:(1)对于目前视频推荐算法仅考虑用户的历史行为数据,忽略用户内容偏好信息以及非活跃用户对协同过滤可能产生的消极影响,从而导致推荐算法出现内容过度模糊、数据稀疏等问题,提出基于自适应图卷积与加权内容相似度计算相结合的混合推荐模型。首先,使用通道注意力机制,通过权重突出有用信息,抑制无用信息;其次,对层组合模块添加自注意力机制,进一步提取关键信息和非活跃用户的高阶信息,并在用户-课程交互图上传播这两种信息来学习用户和课程嵌入,将每一层的嵌入结合起来作为最终嵌入;最后,结合加权内容相似度计算,挖掘用户的内容偏好,对其结果进行融合计算进行推荐。(2)对于目前文本推荐算法仅考虑历史交互项之间的顺序相关性,未考虑用户偏好的时间动态变化和多样性等问题,提出融合门控神经网络结合自注意力路由算法的混合学习资源推荐模型。首先,使用循环神经网络根据用户历史行为计算用户嵌入,使用门控神经网络提取用户以及相似用户的偏好向量;其次,引入学习者差异因子,通过邻居提取器提取相似用户,从多个交互数据中,选择每个邻居用户的相对未来序列,为学习者构造偏好相同的邻居;再次,引入自注意力路由算法,针对每一集合的历史行为数据,将其软聚类为多个向量以表示用户的多样化兴趣;最后,通过基于时间感知的注意力机制,将获取的未来偏好序列和学习者历史行为相关联,生成动态用户偏好表示向量,针对学习者对不同项目的偏好,进行多样化推荐。实验证明使用门控神经网络和自注意力路由算法,能够有效地提升模型的性能表现。(3)采用本文提出的推荐模型设计并实现了一个学习资源推荐系统,该系统能够较好地让用户体验学习资源推荐算法的魅力。首先,分析用户需求,设计系统体系结构,确定系统的功能;其次,对各功能模块进行展示,以界面化形式进行学习资源推荐;最后,对系统进行测试。该系统运行稳定,操作简便,界面美观大方。
基于混合神经网络的学习资源推荐研究
这是一篇关于学习资源推荐,图卷积神经网络,神经网络,注意力机制,序列推荐,门控神经网络的论文, 主要内容为随着“互联网+教育”的迅速发展,各类教育平台纷纷涌现,学习者可以突破时空限制,随时随地进行学习。但是,近几年伴随着互联网上学习资源数量的爆炸式增长,反而导致学习者无法从海量的数据中快速找到合适的学习资源,降低了学习效率。因此,学习资源推荐算法的应用将为学习者的在线学习提供较大便利。本文在现有研究成果基础之上,针对单一推荐算法存在的局限性,通过混合神经网络模型在视频课程资源推荐和文本图书资源推荐两个方面进行深入的研究,主要工作如下:(1)对于目前视频推荐算法仅考虑用户的历史行为数据,忽略用户内容偏好信息以及非活跃用户对协同过滤可能产生的消极影响,从而导致推荐算法出现内容过度模糊、数据稀疏等问题,提出基于自适应图卷积与加权内容相似度计算相结合的混合推荐模型。首先,使用通道注意力机制,通过权重突出有用信息,抑制无用信息;其次,对层组合模块添加自注意力机制,进一步提取关键信息和非活跃用户的高阶信息,并在用户-课程交互图上传播这两种信息来学习用户和课程嵌入,将每一层的嵌入结合起来作为最终嵌入;最后,结合加权内容相似度计算,挖掘用户的内容偏好,对其结果进行融合计算进行推荐。(2)对于目前文本推荐算法仅考虑历史交互项之间的顺序相关性,未考虑用户偏好的时间动态变化和多样性等问题,提出融合门控神经网络结合自注意力路由算法的混合学习资源推荐模型。首先,使用循环神经网络根据用户历史行为计算用户嵌入,使用门控神经网络提取用户以及相似用户的偏好向量;其次,引入学习者差异因子,通过邻居提取器提取相似用户,从多个交互数据中,选择每个邻居用户的相对未来序列,为学习者构造偏好相同的邻居;再次,引入自注意力路由算法,针对每一集合的历史行为数据,将其软聚类为多个向量以表示用户的多样化兴趣;最后,通过基于时间感知的注意力机制,将获取的未来偏好序列和学习者历史行为相关联,生成动态用户偏好表示向量,针对学习者对不同项目的偏好,进行多样化推荐。实验证明使用门控神经网络和自注意力路由算法,能够有效地提升模型的性能表现。(3)采用本文提出的推荐模型设计并实现了一个学习资源推荐系统,该系统能够较好地让用户体验学习资源推荐算法的魅力。首先,分析用户需求,设计系统体系结构,确定系统的功能;其次,对各功能模块进行展示,以界面化形式进行学习资源推荐;最后,对系统进行测试。该系统运行稳定,操作简便,界面美观大方。
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