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Keras在NLP中的应用与实现任务书

 2020-09-15 10:09  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

keras(http://keras.io)是一个非常易用的深度学习框架,使用python语言编写,是一个高度模块化的神经网络库,后端同时支持theano和tensorflow,而theano和tensorflow支持gpu,因此使用keras可以使用gpu加速模型训练。keras中包括了构建模型常用的模块,如optimizers优化方法模块,activations激活函数模块,initializations初始化模块,layers多种网络层模块等,可以非常方便快速的搭建一个网络模型,使得开发人员可以快速上手,并将精力放在模型设计而不是具体实现上。常见的神经网络模型如cnn,rnn等,使用keras都可以很快搭建出来,开发人员只需要将数据准备成keras需要的格式丢进网络训练即可。如果对keras中自带的layer有更多的需求,keras还可以自己定制所需的layer。

keras项目中的example自带了多个示例,包括经典的mnist手写识别测试等,其中和nlp( 自然语言处理)相关的示例有很多,比如基于imdb数据的情感分析、文本分类、序列标注等。

本课题的主要内容是研究与实现keras对新闻内容的处理。

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2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

完成的主要任务及要求:
1.查阅15篇相关文献(含2篇外文),并每篇书写200—300字文献摘要(装订成册,带封面);
2.认真填写周记,完成800字开题报告;
3.完成5000中文字以上的相关英文专业文献翻译,并装订成册(中英文一起,带封面);
4.完成系统的编码与调试;
5.完成10000字以上的毕业论文;
6.进行论文答辩。


3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

完成任务的时间节点:
(1)2017/1/14—2017/2/22:确定选题,查阅文献,外文翻译和撰写开题报告;
(2)2017/2/23—2017/4/30:系统架构、程序设计与开发、系统测试与完善;
(3)2017/5/1—2017/5/25:撰写及修改毕业论文;
(4)2017/5/26—2017/6/6:准备答辩。


4. 主要参考文献

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