基于事件网络的话题跟踪研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题来源 | 第13页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究概况 | 第14-20页 |
| 1.3.1 话题检测与跟踪的主要任务 | 第14-16页 |
| 1.3.2 传统话题跟踪的研究 | 第16-18页 |
| 1.3.3 自适应话题跟踪的研究 | 第18-20页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第20-21页 |
| 第二章 基于事件网络的文本表示模型 | 第21-32页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 文本表示模型概述 | 第21-25页 |
| 2.2.1 传统文本表示介绍 | 第21-24页 |
| 2.2.2 传统文本表示方法的缺陷 | 第24-25页 |
| 2.3 基于事件网络的文本表示模型 | 第25-31页 |
| 2.3.1 事件 | 第25-27页 |
| 2.3.2 事件本体 | 第27-28页 |
| 2.3.3 事件关系 | 第28-30页 |
| 2.3.4 事件网络 | 第30-31页 |
| 2.4 小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于事件本体的事件要素抽取方法 | 第32-45页 |
| 3.1 事件本体中事件类的层次结构 | 第32-35页 |
| 3.2 事件要素的补全 | 第35-36页 |
| 3.3 事件要素推理规则的定义 | 第36-38页 |
| 3.4 事件要素补全算法 | 第38-40页 |
| 3.5 实验和分析 | 第40-44页 |
| 3.6 小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于事件网络的话题层次结构 | 第45-58页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 话题的层次结构 | 第45-47页 |
| 4.2.1 基本概念 | 第45页 |
| 4.2.2 三层话题结构的提出 | 第45-47页 |
| 4.3 突发事件领域的事件网络构建 | 第47-50页 |
| 4.3.1 突发事件语料库 | 第47页 |
| 4.3.2 单文本事件网络的建立 | 第47-48页 |
| 4.3.3 多文本事件网络的建立 | 第48-49页 |
| 4.3.4 事件关系的定量表示 | 第49-50页 |
| 4.4 基于最小生成树的子话题划分算法 | 第50-55页 |
| 4.4.1 网络社区 | 第50-51页 |
| 4.4.2 MST 社区划分算法 | 第51-54页 |
| 4.4.3 算法的效率分析 | 第54-55页 |
| 4.5 子话题划分算法的实验结果 | 第55-57页 |
| 4.5.1 实验语料与评价标准 | 第55页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第55-57页 |
| 4.6 小结 | 第57-58页 |
| 第五章 事件网络模型在话题跟踪中的应用研究 | 第58-70页 |
| 5.1 引言 | 第58页 |
| 5.2 话题跟踪系统模型的建立 | 第58-62页 |
| 5.2.1 语料获取和预处理模块 | 第59页 |
| 5.2.2 文本和话题模型表示模块 | 第59-60页 |
| 5.2.3 子话题划分模块 | 第60页 |
| 5.2.4 话题跟踪模块 | 第60-62页 |
| 5.3 话题模型的更新 | 第62页 |
| 5.4 实验和分析 | 第62-69页 |
| 5.4.1 实验语料 | 第62-63页 |
| 5.4.2 实验评测 | 第63-64页 |
| 5.4.3 实验设计 | 第64页 |
| 5.4.4 实验结果和分析 | 第64-69页 |
| 5.5 小结 | 第69-70页 |
| 第六章 结论与展望 | 第70-73页 |
| 6.1 结论 | 第70-71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第77-78页 |
| 作者在攻读硕士学位期间所作的项目 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
