| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的组织结构及主要研究工作 | 第13-16页 |
| 第二章 相关理论基础和技术 | 第16-28页 |
| 2.1 信息检索技术发展 | 第16-20页 |
| 2.2 Latent Dirichlet Allocation(LDA)模型 | 第20-23页 |
| 2.2.1 LDA主题模型简介 | 第20-22页 |
| 2.2.2 Gibbs采样 | 第22页 |
| 2.2.3 最佳主题数T | 第22-23页 |
| 2.2.4 参数估计 | 第23页 |
| 2.3 模型评测标准perplexity | 第23-24页 |
| 2.4 DSTM和USTM建模方式 | 第24-25页 |
| 2.5 Author-topic(AT)模型简介 | 第25-28页 |
| 第三章 Summary-LDA主题模型 | 第28-40页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 Summary-LDA(SLDA)模型构建与推理 | 第28-33页 |
| 3.2.1 自动文摘抽取 | 第28-30页 |
| 3.2.2 SLDA文档生成模型算法 | 第30-31页 |
| 3.2.3 SLDA模型推理及参数估计 | 第31-33页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第33-40页 |
| 3.3.1 主题提取能力 | 第34-36页 |
| 3.3.2 预测能力评估 | 第36-40页 |
| 第四章 基于文摘的LDA检索模型 | 第40-50页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 基于文摘的LDA检索模型的构建 | 第41-42页 |
| 4.3 实验及结果分析 | 第42-47页 |
| 4.4 总结 | 第47-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 附录A 攻读学位其间发表论文目录 | 第60-62页 |
| 附录B 攻读学位期间参与的研究工作 | 第62页 |