基于hLDA层次主题模型的多文档摘要技术研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第15页 |
| ·论文的结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 主题模型概述 | 第17-27页 |
| ·潜在语义分析LSA模型 | 第18-19页 |
| ·潜在语义分析核心思想 | 第18-19页 |
| ·潜在语义分析的特点 | 第19页 |
| ·概率潜在语义分析PLSA模型 | 第19-21页 |
| ·概率潜在语义分析核心思想 | 第20-21页 |
| ·概率潜在语义分析特点 | 第21页 |
| ·潜在狄利克雷分配LDA模型 | 第21-23页 |
| ·潜在狄利克雷分配的核心思想 | 第21-23页 |
| ·潜在狄利克雷分配的主要特点 | 第23页 |
| ·层次潜在狄利克雷分配hLDA模型 | 第23-26页 |
| ·层次潜在狄利克雷分配的核心思想 | 第23-25页 |
| ·层次潜在狄利克雷分配的主要特点 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 多文档摘要系统的设计与实现 | 第27-35页 |
| ·多文档摘要相关问题描述 | 第27-28页 |
| ·多文档摘要生成的流程 | 第28-29页 |
| ·相关聚类方法介绍 | 第29-30页 |
| ·基于主题模型实现聚类 | 第30-32页 |
| ·聚类结果分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 摘要句抽取及润色 | 第35-44页 |
| ·句子抽取策略 | 第35-38页 |
| ·冗余信息处理 | 第38-39页 |
| ·语句压缩 | 第39-40页 |
| ·过滤噪音信息 | 第39-40页 |
| ·压缩剪枝 | 第40页 |
| ·文摘润色 | 第40-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 摘要质量评价方法 | 第44-55页 |
| ·摘要自动评价的标准、方法分类和面临的问题 | 第44-45页 |
| ·摘要自动评价的标准 | 第44页 |
| ·摘要自动评价方法的分类 | 第44-45页 |
| ·摘要自动评价面临的挑战 | 第45页 |
| ·多文档摘要主流评测方法 | 第45-48页 |
| ·基于准确率和召回率的方法 | 第45-46页 |
| ·ROUGE | 第46-47页 |
| ·金字塔方法 | 第47-48页 |
| ·BE | 第48页 |
| ·CIST多文档摘要质量评价方法 | 第48-54页 |
| ·All Peers摘要质量评价 | 第49-52页 |
| ·No Models评价方法 | 第52-53页 |
| ·摘要质量评价结果分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·本文的工作总结 | 第55页 |
| ·未来展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63页 |
