基于句子相似度的文本比对算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-14页 |
| ·研究意义 | 第14页 |
| ·本论文的选题和研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相似度计算及关键问题 | 第17-33页 |
| ·相似度的概念 | 第17-18页 |
| ·相似度计算 | 第18-19页 |
| ·文本相似度计算算法研究 | 第19-31页 |
| ·基于向量空间模型的TF-IDF 方法 | 第20-21页 |
| ·基于汉明距离的文本相似度计算方法 | 第21-23页 |
| ·隐性语义标引 | 第23-24页 |
| ·基于属性论的文本相似度计算方法 | 第24-27页 |
| ·基于语义理解的相似度计算方法 | 第27-31页 |
| ·小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于知网的相似度计算 | 第33-47页 |
| ·知网相关 | 第33-40页 |
| ·知网概述 | 第33-35页 |
| ·知网系统指导思想 | 第35-37页 |
| ·知网知识词典 | 第37-38页 |
| ·知网描述语言 | 第38-40页 |
| ·基于知网的相似度计算 | 第40-43页 |
| ·词语相似度计算 | 第40-41页 |
| ·句子相似度计算 | 第41-42页 |
| ·段落相似度计算 | 第42-43页 |
| ·中文分词技术 | 第43-46页 |
| ·基于词典（词库）的分词方法 | 第43-44页 |
| ·基于统计（词频）的分词方法 | 第44-45页 |
| ·基于AI 的分词方法 | 第45-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第四章 文本相似度计算算法分析研究 | 第47-56页 |
| ·基于字符串匹配的文本相似度计算算法设计 | 第47-50页 |
| ·针对基于向量空间模型的TF-IDF 算法研究 | 第50-51页 |
| ·基于语义的文本相似度计算算法 | 第51-55页 |
| ·词性的划分 | 第52页 |
| ·词语相似度计算 | 第52页 |
| ·义原相似度计算 | 第52-53页 |
| ·实词概念的相似度的计算 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 第五章 文本对比系统的设计与实现 | 第56-71页 |
| ·文本对比系统简介 | 第56页 |
| ·系统目标设计 | 第56页 |
| ·开发设计思想 | 第56-57页 |
| ·功能设计 | 第57页 |
| ·系统流程 | 第57-58页 |
| ·系统框架 | 第58-60页 |
| ·系统主要模块设计 | 第60-67页 |
| ·分词以及词性标注模块 | 第60-63页 |
| ·特征词抽取模块 | 第63-66页 |
| ·句子权重计算模块 | 第66页 |
| ·文本对比以及带标记文本生成模块 | 第66-67页 |
| ·系统测试与实验结果 | 第67-70页 |
| ·小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第77-78页 |
