6个研究背景和意义示例,教你写计算机长短记忆神经网络论文

今天分享的是关于长短记忆神经网络的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到长短记忆神经网络等主题,本文能够帮助到你

面向电子商务平台的评论智能分类系统设计

这是一篇关于深度学习,情感分析,长短记忆神经网络,命名实体识别的论文, 主要内容为伴随着电商平台交易规模的不断扩大,平台上所属的评论数量也在逐年增多,如何利用好这些数据,从中高效、准确的分析出更多有价值的信息,已经成为近些年的研究热点。针对此类问题,本文设计实现了一款面向电子商务平台的评论智能分类系统,该系统能够从粗细两种不同角度精准的分析出消费者的购物情感。本文主要完成的工作如下:首先,依靠对数据采集相关知识的钻研,编写出一款基于Scrapy的爬虫程序,利用其抓取来自淘宝、京东等电商平台的商品评论数据,并依据现有的研究成果选择出更加可行的预处理方案,对评论数据进行分词和去停用词操作,与此同时,详细的分析了传统分类模型的实现原理和不足之处。其次,了解了粗粒度情感分析任务的大致流程,并针对其中的文本向量表示方法对分词精度过度依赖问题,研究了基于字粒度的知识增强语义表示(ERNIE)情感分析模型。由于ERNIE模型只能通过位置编码的方式来学习序列数据中的位置信息,模型的分类精度有损失。因此,本文在原ERNIE模型的基础上,引入双向长短记忆网络和自注意力机制。实验表明,改进后的情感分析模型在F1值上提升了0.61%。然后,针对评论数据的句式结构特点,研究了随机条件场(CRF)算法的工作原理,提出了以四元组的方式实现细粒度情感分析模型的设计思路,即属性词和情感词的提取与分析。利用ERNIE模型和Bi-LSTM模型并结合CRF算法,设计出四元组中的抽取部分;而四元组中的分析部分考虑到处理数据长短的因素,皆采用ERNIE模型来完成。实验表明,以此方案设计的细粒度情感分析模型是具有可行性的。最后,利用Django框架按照系统的总体设计方案对具体的功能模块进行实现。保证系统能够高效、准确的将采集到的商品评论进行粗细粒度的情感分析,并将最终分析得到的结果以更加直观的图表形式表现出来,供用户使用。

基于深度学习的论文推荐系统的设计与实现

这是一篇关于文本分类,推荐系统,长短记忆神经网络,胶囊神经网络,卷积神经网络的论文, 主要内容为智能信息推荐,因其可以广泛的应用在各种信息系统中,有效解决面对海量信息的问题,以及建立起适应性的个性化应用系统,而受研究者和各个行业的广泛关注。本课题以研究生文献资料的阅读为背景,尝试找到一种有效的文本分类方法,以建立智能推荐系统,使其可以根据学生自己的需求来推荐相关的文献资料。本论文在分析了相关的文本分类技术以及推荐系统的研究现状。在此基础上,论文对目前较为流行的三种神经网络进行了理论的分析以及实验的对比,另外对胶囊神经网络与循环神经网络中的双向循环门限单元相结合,取长补短,充分利用双向循环门限单元的快速训练参数的优势,减少了胶囊网络训练的参数,从而提高了模型的准确率和预测速度。实验结果表明改进的胶囊神经网络相对于传统的三种神经网络就准确率以及F-Score均是最优的。本文将改进的胶囊神经网络应用在论文推荐系统中,并且结合现有的推荐算法,制定了适合于本文的推荐策略。最后对论文推荐系统进行了功能性和非功能性的需求分析,并且设计出一套易于操作的推荐系统。论文推荐系统采用了前后端分离技术。后端用到了Spring Boot+Mybatis框架,数据库用的是MySQL,并且通过Redis作数据缓存;前端用的是Vue.js框架,Web服务器用的是Tomcat,反向代理用的是Nginx。该系统共分为四大模块,包括首页即论文推荐模块、学生信息模块、阅读历史模块以及文献查阅功能。本文旨在将深度学习算法有机的应用在论文推荐系统中,对提高学生们快速准确地获取需要的文献资料具有重要的研究意义,进而促使学生们文献资料的获取朝着更加智能化的方向发展。