| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 句子相似度研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 自动文摘研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的研究目的及意义 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的研究内容和组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 句子相似度及自动文摘的理论与技术 | 第17-29页 |
| 2.1 热词及其归一化方法 | 第17-19页 |
| 2.1.1 热词 | 第17-18页 |
| 2.1.2 归一化方法 | 第18-19页 |
| 2.2 中文分词 | 第19-23页 |
| 2.3 文本分析 | 第23-26页 |
| 2.3.1 特征选择 | 第24页 |
| 2.3.2 向量空间模型 | 第24-26页 |
| 2.4 自动文摘的评价 | 第26-29页 |
| 第三章 基于关系向量模型的句子相似度计算 | 第29-40页 |
| 3.1 基于语义和词序的句子相似度计算算法 | 第30-31页 |
| 3.2 关系向量模型 | 第31-33页 |
| 3.3 基于关系向量模型的算法实现 | 第33-36页 |
| 3.4 基于关系向量模型的算法与基于语义和词序的算法比较 | 第36-37页 |
| 3.5 实验设计及结果分析 | 第37-40页 |
| 第四章 基于热词权重和句子特征的自动文摘系统 | 第40-53页 |
| 4.1 系统的实现 | 第41-45页 |
| 4.1.1 标题类型的判断 | 第42-43页 |
| 4.1.2 句子权重计算及粗文摘的形成 | 第43页 |
| 4.1.3 指代及冗余消除 | 第43-45页 |
| 4.2 实验设计 | 第45-51页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第51-53页 |
| 第五章 结论 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53页 |
| 5.2 后续工作 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |