Thesis
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结构约束的自然语言处理模型和方法

1. 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 研究现状及分析
1.3 本文内容安排

2. 结构约束
2.1 结构的分类
2.1.1 句法结构
2.1.2 语义结构
2.1.3 隐式结构
2.2 发展历史
2.3 基本研究问题
2.4 应用场景
2.5 已有模型与方法
2.5.1 传统模型
2.5.2 神经网络模型

3. 隐式结构约束的自然语言理解
3.1 引言
3.2 卷积神经网和循环神经网学习到的隐式结构
3.3 注意力模型学习到的隐式结构
3.4 预训练模型学习到的隐式结构
3.5 隐式结构对模型设计的启发
3.6 实验设计
3.7 结果与分析
3.8 本章小结

4. 句法结构约束的文本生成
4.1 引言
4.2 句法树在文本生成中的应用
4.3 句法树生成
4.4 句法树与文本的联合生成
4.5 实验设计
4.6 结果与分析
4.7 本章小结

5. 语义结构约束的条件文本生成
5.1 引言
5.2 知识的三元组表示
5.3 语义结构的序列化
5.4 条件文本生成
5.5 实验设计
5.6 结果与分析
5.7 本章小结

6. 语义结构约束的无监督文本生成
6.1 引言
6.2 监督学习中的数据稀缺问题
6.3 环形学习
6.4 双射假设
6.5 条件变分自编码器
6.6 理论结果
6.7 数据搜集与远程监督
6.8 实验设计
6.9 结果与分析
6.10 本章小结

7. 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望