基于LDA主题模型的文档文摘研究
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
第1章 绪论 | 第10-15页 |
·研究的背景和意义 | 第10页 |
·国内外研究现状 | 第10-13页 |
·国外研究现状 | 第10-11页 |
·国内研究现状 | 第11-12页 |
·当前研究方法优缺点 | 第12-13页 |
·自动文摘的挑战 | 第13页 |
·本文主要工作 | 第13-14页 |
·本文组织结构 | 第14-15页 |
第2章 文摘相关技术与 LDA 模型理论 | 第15-26页 |
·引言 | 第15页 |
·自动文摘系统 | 第15-20页 |
·自动文摘的类型 | 第15-17页 |
·自动文摘系统的组成 | 第17-19页 |
·自动文摘的评价体系 | 第19-20页 |
·LDA 主题模型 | 第20-25页 |
·LDA 模型介绍 | 第21-23页 |
·LDA 模型的参数估计 | 第23-25页 |
·本章小结 | 第25-26页 |
第3章 基于 LDA 主题模型的句子排序算法 | 第26-36页 |
·引言 | 第26页 |
·句子排序算法的相关研究 | 第26-30页 |
·基于向量空间模型的句子排序算法 | 第26-27页 |
·基于 LexRank 的句子排序算法 | 第27-28页 |
·基于 LDA 主题模型的句子排序算法 | 第28-29页 |
·优缺点比较 | 第29-30页 |
·基于 LDA 模型的一种新句子排序算法 | 第30-35页 |
·算法方案 | 第30-31页 |
·LDA 模型的参数估计 | 第31页 |
·句子排序算法原理 | 第31-34页 |
·算法流程 | 第34-35页 |
·本章小结 | 第35-36页 |
第4章 成分重要度的句法压缩模型 | 第36-46页 |
·引言 | 第36页 |
·句子压缩算法相关研究 | 第36-38页 |
·基于概率统计学习的压缩方法 | 第36-37页 |
·基于句法规则的句子压缩方法 | 第37-38页 |
·优缺点对比分析 | 第38页 |
·成分重要度的句法压缩模型 | 第38-45页 |
·算法方案 | 第39页 |
·句法解析 | 第39-40页 |
·句法规则 | 第40-42页 |
·句法成分重要度 | 第42-44页 |
·算法流程 | 第44-45页 |
·本章小结 | 第45-46页 |
第5章 文档文摘系统的实现与应用 | 第46-60页 |
·引言 | 第46页 |
·本系统的实现流程 | 第46-52页 |
·预处理过程的实现 | 第47-50页 |
·建立 LDA 主题模型的实现 | 第50-51页 |
·句子排序算法的实现 | 第51-52页 |
·句子压缩算法的实现 | 第52页 |
·系统文摘输出 | 第52页 |
·测试实验 | 第52-59页 |
·模型参数设置 | 第53-54页 |
·句子排序算法的测试分析 | 第54-55页 |
·整体系统的测试分析 | 第55-57页 |
·管理平台中的应用效果 | 第57-59页 |
·本章小结 | 第59-60页 |
总结与展望 | 第60-62页 |
参考文献 | 第62-65页 |
攻读学位期间发表论文清单 | 第65-66页 |
致谢 | 第66页 |