基于术语抽取与匹配的推送技术及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第12-15页 |
| 第2章 术语抽取与推送技术 | 第15-21页 |
| 2.1 术语特点与自动抽取方法概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 术语的特点 | 第15页 |
| 2.1.2 术语自动抽取方法 | 第15-17页 |
| 2.2 推送方法 | 第17-18页 |
| 2.3 用户画像技术 | 第18-20页 |
| 2.4 主题模型 | 第20-21页 |
| 第3章 基于多策略的术语抽取模型 | 第21-41页 |
| 3.1 术语抽取总体模型 | 第21-22页 |
| 3.2 数据预处理 | 第22-24页 |
| 3.3 基于词性规则的术语词抽取 | 第24-25页 |
| 3.4 基于依存句法分析的术语词抽取 | 第25-28页 |
| 3.4.1 依存句法分析 | 第25-26页 |
| 3.4.2 基于句法关系的术语抽取 | 第26-28页 |
| 3.5 候选术语过滤 | 第28-33页 |
| 3.5.1 单元性 | 第28-29页 |
| 3.5.2 术语性 | 第29-30页 |
| 3.5.3 自由度 | 第30-32页 |
| 3.5.4 卡方检验 | 第32页 |
| 3.5.5 候选术语的综合评价 | 第32-33页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第33-38页 |
| 3.6.1 候选术语抽取实验分析 | 第33-34页 |
| 3.6.2 候选术语过滤实验分析 | 第34-36页 |
| 3.6.3 术语词位置实验分析 | 第36-38页 |
| 3.6.4 术语评价分析 | 第38页 |
| 3.7 本章小结 | 第38-41页 |
| 第4章 文本推送技术 | 第41-57页 |
| 4.1 基于术语词分级匹配的文本推送 | 第41-45页 |
| 4.1.1 术语词分级表示 | 第41-42页 |
| 4.1.2 基于术语词的文本相似度计算 | 第42-45页 |
| 4.2 基于词嵌入特征向量的文本推送 | 第45-49页 |
| 4.2.1 术语词特征向量构建 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基于特征向量的文本相似度计算 | 第47-49页 |
| 4.3 基于主题模型的文本推送 | 第49-53页 |
| 4.3.1 文本主题向量构建 | 第50-51页 |
| 4.3.2 基于主题模型的文本相似度计算 | 第51-53页 |
| 4.3.2.1 文本主题相似度计算 | 第51-52页 |
| 4.3.2.2 自动阈值选取 | 第52-53页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 系统设计与实现 | 第57-65页 |
| 5.1 系统设计 | 第57-59页 |
| 5.1.1 系统开发环境 | 第57页 |
| 5.1.2 系统总体架构 | 第57-58页 |
| 5.1.3 系统数据库设计 | 第58-59页 |
| 5.2 术语词抽取与过滤模块 | 第59-61页 |
| 5.2.1 模块设计 | 第59页 |
| 5.2.2 模块功能描述 | 第59-61页 |
| 5.3 文本推送模块 | 第61-64页 |
| 5.3.1 模块设计 | 第61页 |
| 5.3.2 模块功能描述 | 第61-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间所获得的科研成果 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
