本文關(guān)鍵詞：基于林業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)的語(yǔ)義檢索研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《吉林大學(xué)》 2015年

基于深度學(xué)習(xí)的中文文檔檢索的應(yīng)用

孫建文  

【摘要】：社會(huì)的進(jìn)步往往伴隨著生產(chǎn)資料的提高，人們通過(guò)各種各樣的社會(huì)手段不斷來(lái)滿足自身的需求的方式也變得越來(lái)越智能。隨著近些年互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，人們從網(wǎng)絡(luò)上搜尋所需求的信息的機(jī)會(huì)也就越來(lái)越多。隨著人們需求的提高，信息檢索技術(shù)也就廣大的人民大眾擺在了聚光燈下。特別是近10年以來(lái)，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，文本、圖片、語(yǔ)音等等越來(lái)越多的資源不斷地填充著網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫(kù)，有資料表明，這10年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是人類歷史上產(chǎn)生數(shù)據(jù)之和[1]。這樣就帶來(lái)了一個(gè)問(wèn)題，如何從浩瀚的數(shù)據(jù)中快速高效地挖取有用的信息。很顯然，傳統(tǒng)老套的信息檢索模型已經(jīng)難以滿足廣大人群的迫切需求，人們需要找尋另一種方式來(lái)處理，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。本文針對(duì)大數(shù)據(jù)背景下平行文檔難以快速被挖掘的問(wèn)題，提出了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中最前沿的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，用于快速準(zhǔn)確抽取中文相關(guān)性文檔，并且充分分析了實(shí)際檢索系統(tǒng)中可能出現(xiàn)的一些情況的影響。 首先，分析中文平行文檔的特性，接著全面解析深度學(xué)習(xí)技術(shù)的特點(diǎn)。并通過(guò)實(shí)驗(yàn)了解傳統(tǒng)信息檢索模型和目前使用較為廣泛的信息檢索模型在應(yīng)對(duì)中文平行文檔檢索的優(yōu)缺點(diǎn)，以及各方面的效率。接著通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這個(gè)方面的各項(xiàng)指標(biāo)；實(shí)驗(yàn)證明通過(guò)控制隱藏層的層數(shù)，和每一層的結(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)可以更加準(zhǔn)確，全面的檢索大量含有隱含信息的中文平行文檔。 其次，，本文將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與傳統(tǒng)信息檢索模型相結(jié)合的新模型來(lái)解決深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的問(wèn)題。本文通過(guò)參數(shù)調(diào)整具體包括調(diào)整深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中隱藏層的個(gè)數(shù)及其每一個(gè)隱藏層所對(duì)應(yīng)的結(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，來(lái)優(yōu)化整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。最后本文提出利用Google最新深度學(xué)習(xí)工具Doc2Vec，將每一篇文章都轉(zhuǎn)化為詞向量的形式，通過(guò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新訓(xùn)練，結(jié)果表明通過(guò)將文章轉(zhuǎn)化為詞向量的形式可以在某些方面更好反映出文檔內(nèi)在具體含義，從而更加準(zhǔn)確、全面地檢索出平行文檔針對(duì)某一個(gè)特定的用戶返回與其對(duì)應(yīng)的個(gè)性化檢索信息。 最后，通過(guò)可視化編程設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的中文平行文檔的信息檢索系統(tǒng)。該系統(tǒng)支持用戶通過(guò)某些檢索詞，更加快速全面地檢索出所需要的中文平行文檔。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

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本文編號(hào)：177061