| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外相关研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内相关研究现状 | 第12页 |
| 1.2.3 国内外研究现状分析 | 第12-13页 |
| 1.3 相关研究概述 | 第13-16页 |
| 1.3.1 句子抽取技术相关研究 | 第13-14页 |
| 1.3.2 作文自动评价相关研究 | 第14-16页 |
| 1.4 本文的主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 基于互联网的作文素材库构建 | 第17-24页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 相关技术介绍 | 第17-20页 |
| 2.2.1 网页集合获取 | 第17-19页 |
| 2.2.2 网页正文抽取 | 第19页 |
| 2.2.3 Lucene 简介 | 第19-20页 |
| 2.3 基于目标网站的作文素材获取 | 第20-21页 |
| 2.3.1 工具介绍 | 第20页 |
| 2.3.2 文本过滤 | 第20-21页 |
| 2.3.3 实验结果及分析 | 第21页 |
| 2.4 基于搜索引擎的作文素材获取 | 第21-22页 |
| 2.4.1 检索网页获取 | 第21-22页 |
| 2.4.2 实验结果及分析 | 第22页 |
| 2.5 基于 Lucene 的检索平台搭建 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于句子抽取策略的作文自动生成 | 第24-41页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 基于词频信息的作文生成 | 第24-27页 |
| 3.2.1 句子抽取方法介绍 | 第24-25页 |
| 3.2.2 句子排序方法介绍 | 第25页 |
| 3.2.3 实验结果及分析 | 第25-27页 |
| 3.3 基于聚类质心的作文生成 | 第27-31页 |
| 3.3.1 相关概念介绍 | 第27-28页 |
| 3.3.2 作文自动生成 | 第28-29页 |
| 3.3.3 实验结果及分析 | 第29-31页 |
| 3.4 基于主题模型的作文生成 | 第31-36页 |
| 3.4.1 相关技术介绍 | 第31-33页 |
| 3.4.2 作文自动生成 | 第33-34页 |
| 3.4.3 实验结果及分析 | 第34-36页 |
| 3.5 方法比较及分析 | 第36-40页 |
| 3.5.1 实验结果对比 | 第36-38页 |
| 3.5.2 基于范文的作文自动生成 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 四级作文的自动评价 | 第41-56页 |
| 4.1 引言 | 第41页 |
| 4.2 内容覆盖度特征 | 第41-47页 |
| 4.2.1 N-gram 覆盖 | 第41-42页 |
| 4.2.2 Skip-gram 覆盖 | 第42-44页 |
| 4.2.3 最长公共子序列（LCS）覆盖 | 第44-45页 |
| 4.2.4 特征分析 | 第45-47页 |
| 4.3 语法知识特征 | 第47-48页 |
| 4.3.1 特征介绍 | 第47页 |
| 4.3.2 特征分析 | 第47-48页 |
| 4.4 篇章连贯性特征 | 第48-52页 |
| 4.4.1 篇章连贯性及相关技术 | 第48-49页 |
| 4.4.2 Coh-Metrix 工具 | 第49页 |
| 4.4.3 特征分析 | 第49-52页 |
| 4.5 回归建模 | 第52-55页 |
| 4.5.1 SVM 回归 | 第52-53页 |
| 4.5.2 逻辑斯蒂回归（Logistic Regression） | 第53-54页 |
| 4.5.3 数据集 | 第54页 |
| 4.5.4 实验结果及分析 | 第54-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |