| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-16页 |
| ·课题来源 | 第13页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第13页 |
| ·本课题的理论处理基础—自然语言处理技术 | 第13-14页 |
| ·本文主要研究内容及组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 关键词提取背景及相关工作 | 第16-31页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·关键词概念 | 第16-17页 |
| ·语言学背景知识—自然语言处理技术 | 第17-19页 |
| ·自然语言处理概述 | 第17页 |
| ·自然语言处理的研究方法 | 第17-19页 |
| ·聚类分析 | 第19-27页 |
| ·聚类分析概述 | 第19-22页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第22-25页 |
| ·主要聚类方法概述 | 第25-27页 |
| ·互联网关键词提取技术研究现状 | 第27-30页 |
| ·网页中文本关键词提取技术 | 第28页 |
| ·网页信息提取的评价指标 | 第28-29页 |
| ·文本主题词的提取研究现状 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于层次聚类的中文新闻网页关键词提取的研究 | 第31-39页 |
| ·引言 | 第31-32页 |
| ·语义相似度 | 第32-33页 |
| ·候选关键词 | 第33页 |
| ·聚类距离的计算 | 第33-34页 |
| ·基于层次聚类的中文新闻网页关键词提取算法 | 第34-35页 |
| ·实验与评价 | 第35-38页 |
| ·测试集与评价标准 | 第35页 |
| ·语义相似度阂值的设定 | 第35-36页 |
| ·实验与评价 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于密度聚类的中文新闻网页关键词提取研究 | 第39-48页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·词共现模型 | 第39-40页 |
| ·算法步骤描述 | 第40-43页 |
| ·算法流程 | 第40-41页 |
| ·算法步骤描述 | 第41-42页 |
| ·算法图示说明 | 第42-43页 |
| ·实验与评价 | 第43-47页 |
| ·词共现阈值对实验结果的影响 | 第43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 结束语 | 第48-50页 |
| ·本文总结 | 第48-49页 |
| ·工作展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间参加研究的课题和发表的论文 | 第54页 |