话题检测与跟踪关键技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景及其意义 | 第9-10页 |
| ·话题检测与跟踪的国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·话题检测的研究现状 | 第11-12页 |
| ·话题跟踪的研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的研究内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 话题检测与跟踪的基本理论 | 第15-28页 |
| ·话题检测与跟踪的基本概念 | 第15页 |
| ·话题检测与跟踪的基本任务 | 第15-18页 |
| ·报道切分任务 | 第16页 |
| ·话题跟踪任务 | 第16-17页 |
| ·话题检测任务 | 第17页 |
| ·首次报道检测任务 | 第17-18页 |
| ·关联检测任务 | 第18页 |
| ·话题检测与跟踪解决问题的基本思路 | 第18-24页 |
| ·文本预处理 | 第18-19页 |
| ·文本的表示模型 | 第19-20页 |
| ·特征选择与权重计算 | 第20-23页 |
| ·特征选择 | 第20-21页 |
| ·权重计算方法 | 第21-23页 |
| ·相似度计算 | 第23-24页 |
| ·文本聚类与分类 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第3章 基于层叠模型的话题检测方法研究 | 第28-36页 |
| ·层叠模型 | 第28页 |
| ·层叠模型的话题检测系统设计 | 第28-32页 |
| ·报道模型与话题模型 | 第29-30页 |
| ·预处理与报道模型 | 第29-30页 |
| ·话题模型 | 第30页 |
| ·基于层叠模型的话题检测方法 | 第30-32页 |
| ·话题和报道的内容相似度技算 | 第31页 |
| ·话题和报道的地点相似度计算 | 第31页 |
| ·话题和报道的时间相似度计算 | 第31-32页 |
| ·基于层叠模型的话题与报道相似度计算 | 第32页 |
| ·话题检测算法 | 第32页 |
| ·评测标准 | 第32-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 基于支持向量机的话题检测方法研究 | 第36-42页 |
| ·多类问题中的支持向量机 | 第37-38页 |
| ·基于支持向量机与规则相结合的话题检测算法 | 第38-39页 |
| ·特征选择 | 第38-39页 |
| ·规则库的建立 | 第39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 基于话题更新的自适应话题跟踪算法研究 | 第42-47页 |
| ·自适应话题跟踪 | 第42-43页 |
| ·基于话题更新的自适应话题跟踪算法研究 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 结论与展望 | 第47-49页 |
| ·本文工作总结 | 第47页 |
| ·未来工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
