| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状及难点 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 文本分类与文摘提取技术基础研究 | 第14-24页 |
| 2.1 文本向量化 | 第14-18页 |
| 2.1.1 过程与意义 | 第14-15页 |
| 2.1.2 文本预处理 | 第15-16页 |
| 2.1.3 特征词提取 | 第16-18页 |
| 2.1.4 特征词权值计算 | 第18页 |
| 2.2 自然语言处理技术 | 第18-20页 |
| 2.3 地理信息语料库 | 第20-22页 |
| 2.3.1 地理信息主题爬虫架构 | 第20-22页 |
| 2.3.2 地理信息主题爬虫抓取策略 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于GText Rank算法的文摘提取方法 | 第24-48页 |
| 3.1 TextRank算法 | 第24-27页 |
| 3.2 GTextRank算法的提出 | 第27-33页 |
| 3.2.1 文本地理信息的特点 | 第27页 |
| 3.2.2 基于关键位置的加权算法 | 第27-28页 |
| 3.2.3 基于关键短语的加权算法 | 第28-30页 |
| 3.2.4 基于关键概念的加权算法 | 第30-33页 |
| 3.3 文摘评估方法的提出 | 第33-34页 |
| 3.4 实验与分析 | 第34-46页 |
| 3.4.1 实验环境及工具 | 第34-35页 |
| 3.4.2 文摘评估方法实验与分析 | 第35-36页 |
| 3.4.3 基于GText Rank的文摘提取实验与分析 | 第36-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 基于文摘与语义协作的文本分类方法 | 第48-68页 |
| 4.1 协同训练算法 | 第48-50页 |
| 4.2 分类模型的提出 | 第50-53页 |
| 4.3 双视图构建 | 第53-55页 |
| 4.3.1 语义参数定义 | 第53-54页 |
| 4.3.2 语义特征向量构建 | 第54-55页 |
| 4.3.3 文摘特征向量构建 | 第55页 |
| 4.4 内部分类算法选择 | 第55-57页 |
| 4.5 分类算法描述 | 第57-58页 |
| 4.6 实验与分析 | 第58-67页 |
| 4.6.1 实验评估方法 | 第58-59页 |
| 4.6.2 实验过程与分析 | 第59-67页 |
| 4.7 本章小结 | 第67-68页 |
| 结论 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |