基于系统相似模型与持续时间的话题检测技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-9页 |
| ·本课题的研究背景和意义 | 第6-7页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第7页 |
| ·本文的章节安排 | 第7-9页 |
| 第二章 话题检测任务的相关技术研究 | 第9-19页 |
| ·TDT技术的发展历程 | 第9-10页 |
| ·相关基本概念与任务 | 第10-12页 |
| ·话题检测的相关研究 | 第12-14页 |
| ·基于层次聚类算法的话题检测算法 | 第13页 |
| ·基本的在线增量式话题检测算法 | 第13-14页 |
| ·基于双阈值的话题检测算法 | 第14页 |
| ·话题跟踪的相关研究 | 第14-16页 |
| ·基于查询的话题跟踪算法 | 第14-15页 |
| ·基于分类算法的话题跟踪算法 | 第15-16页 |
| ·测试语料与评测方法 | 第16-19页 |
| ·话题检测与跟踪的评测语料 | 第16页 |
| ·话题检测与跟踪的评测方法 | 第16-19页 |
| 第三章 话题检测任务的预处理技术 | 第19-36页 |
| ·文本标记预处理 | 第19-20页 |
| ·报道和话题的表示模型 | 第20-25页 |
| ·向量空间模型 | 第20-22页 |
| ·系统相似模型 | 第22-25页 |
| ·词变体与缩略词识别 | 第25-33页 |
| ·词变体与缩略词在话题检测中的作用 | 第25-26页 |
| ·基于形态学的候选词识别方法 | 第26-30页 |
| ·基于系统相似模型的语义相似度计算 | 第30-33页 |
| ·试验与分析 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于语义划分的话题检测方法 | 第36-45页 |
| ·语义划分在话题检测中的应用 | 第36-38页 |
| ·基本概念 | 第37页 |
| ·基于语义划分的话题模型 | 第37-38页 |
| ·基于语义划分的话题检测方法 | 第38页 |
| ·时间信息在话题检测中的应用 | 第38-41页 |
| ·时间信息的相关研究 | 第39页 |
| ·基于话题持续时间的动态阈值计算 | 第39-40页 |
| ·比值法 | 第40-41页 |
| ·试验与结果分析 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 结论 | 第45-46页 |
| ·课题研究总结 | 第45页 |
| ·后续工作及展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-51页 |
| 附录 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
