| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 引言 | 第8-9页 |
| 1.2 课题的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2.1 粮食情报的定义及性质 | 第9页 |
| 1.2.2 粮食情报分析的意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第11页 |
| 1.4 论文研究内容和章节组织 | 第11-13页 |
| 1.4.1 论文研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4.2 论文章节组织 | 第12-13页 |
| 第二章 粮食情报分析关键技术研究 | 第13-23页 |
| 2.1 文本挖掘技术 | 第13-19页 |
| 2.1.1 数据挖掘 | 第13-15页 |
| 2.1.2 文本挖掘 | 第15页 |
| 2.1.3 文本数据清洗 | 第15-17页 |
| 2.1.4 文本表示模型 | 第17页 |
| 2.1.5 特征选择 | 第17-18页 |
| 2.1.6 文本分类 | 第18-19页 |
| 2.2 中文分词技术 | 第19-20页 |
| 2.2.1 中文分词 | 第19-20页 |
| 2.2.2 筛除停用词 | 第20页 |
| 2.3 自动摘要技术 | 第20-22页 |
| 2.3.1 经典摘要算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 自动摘要评价标准 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于CF-EF-RC的 χ2统计改进算法 | 第23-35页 |
| 3.1 特征选择 | 第23-26页 |
| 3.1.1 定义 | 第23页 |
| 3.1.2 分类 | 第23-24页 |
| 3.1.3 常用特征选择方法 | 第24-26页 |
| 3.2 基于CF-EF-RC的 χ~2统计改进算法 | 第26-30页 |
| 3.2.1 χ~2统计方法分析及其缺陷 | 第26-27页 |
| 3.2.2 方差分析 | 第27-28页 |
| 3.2.3 基于CF-EF-RC的 χ~2统计改进算法 | 第28-30页 |
| 3.3 实验方案及结果分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 实验数据来源 | 第30页 |
| 3.3.2 实验环境描述 | 第30页 |
| 3.3.3 实验流程 | 第30-31页 |
| 3.3.4 实验结果及分析 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于语句相干性的SC-RP算法 | 第35-46页 |
| 4.1 自动摘要 | 第35-40页 |
| 4.1.1 定义 | 第35页 |
| 4.1.2 分类 | 第35-38页 |
| 4.1.3 文本自动摘要算法流程 | 第38-40页 |
| 4.2 基于语句相干性的SC-RP算法 | 第40-43页 |
| 4.2.1 文本摘要提取方法分析及存在问题 | 第40页 |
| 4.2.2 冗余处理 | 第40-41页 |
| 4.2.3 语句相干性 | 第41-42页 |
| 4.2.4 基于语句相干性的SC-RP算法 | 第42-43页 |
| 4.3 实验方案及结果分析 | 第43-45页 |
| 4.3.1 实验流程 | 第43-44页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 粮食情报系统的设计与实现 | 第46-53页 |
| 5.1 系统整体框架 | 第46-47页 |
| 5.2 系统的模块设计 | 第47-49页 |
| 5.2.1 文本信息采集模块 | 第47-48页 |
| 5.2.2 文本信息预处理模块 | 第48页 |
| 5.2.3 自动摘要模块 | 第48-49页 |
| 5.3 系统功能实现 | 第49-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 工作总结 | 第53页 |
| 6.2 今后的研究方向 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 个人简历 | 第60页 |