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基于大数据的多文档摘要技术研究及其应用

摘要第4-5页
abstract第5-6页
1 绪论第10-18页
    1.1 研究目的与意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 多文档摘要信息抽取研究现状第11-14页
        1.2.2 多文档摘要信息排序研究现状第14-15页
    1.3 本论文的主要工作和创新点第15-16页
    1.4 论文的结构安排第16-18页
2 多文档摘要相关技术概述第18-28页
    2.1 摘要生成方法概述第18-21页
        2.1.1 抽取式摘要第18-20页
        2.1.2 理解式摘要第20-21页
    2.2 句子排序方法概述第21-23页
        2.2.1 基于时间信息排序第21-22页
        2.2.2 概率排序第22-23页
        2.2.3 多数法排序第23页
    2.3 大数据解决方案Hadoop平台概述第23-27页
        2.3.1 Hadoop生态系统第23-25页
        2.3.2 Hadoop文件系统HDFS第25-26页
        2.3.3 Hadoop并行计算框架MapReduce第26-27页
    2.4 本章小结第27-28页
3 基于MapReduce的摘要抽取研究第28-40页
    3.1 多文档摘要的相关问题描述第28-29页
    3.2 基于MapReduce的句子特征建模第29-34页
        3.2.1 传统TFIDF算法原理与基本思路第29-30页
        3.2.2 基于MapReduce的TFIDF算法改进第30-34页
    3.3 基于MapReduce的图排序句子抽取第34-38页
        3.3.1 图排序起源PageRank算法原理第34页
        3.3.2 面向信息丰富度的图排序算法第34-36页
        3.3.3 基于MapReduce的图排序算法改进第36-38页
    3.4 面向信息新颖度的冗余去除第38-39页
    3.5 本章小结第39-40页
4 基于句间邻近度算法的句子排序研究第40-48页
    4.1 句子排序相关问题描述第40页
    4.2 句间邻近度算法排序流程第40-41页
    4.3 基于条件熵的邻近度衡量第41-43页
        4.3.1 条件熵邻近度的原理与基本思路第41-42页
        4.3.2 条件熵邻近度算法第42-43页
    4.4 基于上下文的邻近度衡量第43-44页
        4.4.1 上下文邻近度的原理与基本思路第43页
        4.4.2 上下文邻近度算法第43-44页
    4.5 基于最大权值删减的句子排序第44-47页
        4.5.1 最大权值删减排序的基本思想第44-46页
        4.5.2 最大权值删减排序算法第46-47页
    4.6 本章小结第47-48页
5 多文档摘要实验分析第48-60页
    5.1 基于MapReduce的句子权重实验评测第48-50页
    5.2 句子抽取实验评测第50-54页
        5.2.1 抽取质量评测结果第50-52页
        5.2.2 抽取性能评测结果第52-54页
    5.3 句子排序实验评测第54-57页
        5.3.1 人工评测结果第54-55页
        5.3.2 机器评测结果第55-57页
    5.4 本章小结第57-60页
6 多文档摘要技术在企业舆情监控系统中的应用第60-74页
    6.1 舆情系统背景简介第60-61页
    6.2 平台架构设计第61-63页
        6.2.1 总体架构第61-63页
        6.2.2 存储架构第63页
    6.3 多文档摘要模块设计与实现第63-72页
        6.3.1 预处理过程第63-67页
        6.3.2 句子特征建模第67-68页
        6.3.3 句子抽取模块第68页
        6.3.4 句子排序模块第68-69页
        6.3.5 多文档摘要结果展示第69-72页
    6.4 本章小结第72-74页
7 总结与展望第74-76页
    7.1 工作总结第74-75页
    7.2 未来展望第75-76页
参考文献第76-82页
作者攻读学位期间发表学术论文清单第82-84页
致谢第84页

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