微博事件自动摘要研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-20页 |
| 1.2.1 自动文档摘要技术 | 第17-18页 |
| 1.2.2 事件检测与跟踪技术 | 第18-19页 |
| 1.2.3 事件演化技术 | 第19-20页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第21-24页 |
| 第2章 相关工作 | 第24-32页 |
| 2.1 自动文档摘要 | 第24-27页 |
| 2.1.1 自动文档摘要定义 | 第24-25页 |
| 2.1.2 自动文档摘要评价 | 第25-27页 |
| 2.2 事件检测、跟踪与表示 | 第27-30页 |
| 2.2.1 事件监测与跟踪技术 | 第27-28页 |
| 2.2.2 事件表示 | 第28-29页 |
| 2.2.3 事件演化分析 | 第29-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 微博事件自动摘要算法 | 第32-48页 |
| 3.1 引言 | 第32页 |
| 3.2 微博事件摘要自动生成算法框架 | 第32-34页 |
| 3.3 微博事件摘要目动生成算法 | 第34-40页 |
| 3.3.1 句子重要性打分 | 第34-36页 |
| 3.3.2 事件描述摘要生成 | 第36-37页 |
| 3.3.3 情感摘要生成 | 第37-40页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第40-47页 |
| 3.4.1 数据集 | 第40-41页 |
| 3.4.2 事件描述摘要评价指标 | 第41页 |
| 3.4.3 事件描述摘要对比方法 | 第41-42页 |
| 3.4.4 事件描述摘要评测及讨论 | 第42-45页 |
| 3.4.5 事件情感摘要评价 | 第45-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 微博事件演化摘要算法 | 第48-64页 |
| 4.1 引言 | 第48-49页 |
| 4.2 基于层次聚类的微博事件演化摘要算法 | 第49-57页 |
| 4.2.1 算法框架 | 第49-51页 |
| 4.2.2 微博文本时间戳的统一处理 | 第51页 |
| 4.2.3 演化特征抽取 | 第51-55页 |
| 4.2.4 基于层次聚类的演化阶段识别 | 第55页 |
| 4.2.5 事件阶段摘要生成 | 第55-57页 |
| 4.3 实验结果 | 第57-62页 |
| 4.3.1 数据集 | 第57页 |
| 4.3.2 评价方式 | 第57-59页 |
| 4.3.3 事件演化摘要评测及讨论 | 第59-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第64-65页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第74页 |
