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图神经网络与对比学习在会话理解中的应用
目录
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1.1图神经网络的发展简史．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.1.2对比学习的起源及其在机器学习中的重要性．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.3会话理解的定义及研究价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.2论文结构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.2.1各章节内容简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2.2论文的主要贡献和结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
图神经网络基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.1图神经网络的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
2.1.1图表示与邻接矩阵．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.1.2节点激活函数的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.1.3边权重更新机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.2图神经网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
2.2.1图卷积网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
2.2.2图注意力机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.2.3图谱聚类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.3图神经网络在会话理解中的应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
2.3.1对话系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.3.2推荐系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
2.3.3知识图谱构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
对比学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
3.1对比学习的定义与原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
3.1.1对比学习的数学模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
3.1.2对比学习与传统机器学习的区别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.2对比学习的算法实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
3.2.1损失函数的设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.2.2训练过程与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.2.3对比学习在深度学习中的成功应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
3.3对比学习在会话理解中的角色．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.3.1对话状态的追踪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
3.3.2对话意图的识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
3.3.3实体关系的推断．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
图神经网络与对比学习的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
4.1结合的必要性与优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
4.1.1数据表示的丰富性增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
4.1.2模型泛化能力的提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
4.1.3对复杂会话数据的处理能力增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
4.2具体实现方法．．．．．
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