首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--文字信息处理论文

面向高考阅读理解观点类问题解答方法研究

中文摘要第8-10页
abstract第10-11页
第一章 绪论第12-18页
    1.1 研究背景及意义第12页
    1.2 阅读理解及相关研究现状第12-14页
        1.2.1 阅读理解研究第12-13页
        1.2.2 问题扩展研究第13-14页
        1.2.3 答案句抽取研究第14页
    1.3 本文研究内容第14-15页
    1.4 论文组织结构第15-18页
第二章 观点类问题分析第18-22页
    2.1 观点类题目定义第18页
    2.2 观点类问题分析第18-19页
    2.3 观点类问题资源建设第19-21页
        2.3.1 观点类问题语料标注第19-20页
        2.3.2 特征资源第20-21页
    2.4 评价指标第21页
    2.5 本章小结第21-22页
第三章 观点类问题的答案句抽取第22-28页
    3.1 问题观点与阅读材料中句子主题分布相似度计算第22-23页
    3.2 问题观点与问题主题相关句相似度计算第23-24页
    3.3 观点句识别的特征第24页
    3.4 答案句抽取流程第24-25页
    3.5 实验及分析第25-27页
        3.5.1 语料来源与评价指标第25页
        3.5.2 主题数对答案句抽取的影响第25页
        3.5.3 抽取答案句的方法比较第25-27页
    3.6 本章小结第27-28页
第四章 基于问题扩展的答案句抽取第28-38页
    4.1 问题扩展介绍第28页
    4.2 上下文感知问题扩展模型第28-30页
    4.3 融入问题扩展后的答案句抽取第30-33页
        4.3.1 L2R(LearningtoRank)模型第30-32页
        4.3.2 基于L2R的融合特征答案句抽取第32-33页
    4.4 实验及分析第33-35页
        4.4.1 语料来源与评价指标第33页
        4.4.2 问题扩展结果第33-34页
        4.4.3 实验结果及分析第34-35页
    4.5 本章小结第35-38页
第五章 观点类问题的解答系统实现第38-42页
    5.1 观点类问题的答题框架第38页
    5.2 答题结果及分析第38-40页
    5.3 本章小结第40-42页
第六章 结论与展望第42-44页
    6.1 结论第42-43页
    6.2 展望第43-44页
参考文献第44-50页
攻读学位期间取得的研究成果第50-52页
致谢第52-54页
个人简况及联系方式第54-57页

论文共57页,点击 下载论文
上一篇:散文阅读理解概括类问题解答方法研究
下一篇:基于汉语框架语义关系的零形式识别与消解