首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--文字信息处理论文

面向话题追踪的特征选取与文本表示技术的研究

第一章 前言第1-22页
   ·课题的背景第11页
   ·TDT的发展历程第11-13页
   ·TDT的基本任务第13-16页
   ·话题追踪的研究现状第16-20页
     ·导航研究第16-17页
     ·历年参加话题追踪评测使用的方法第17-20页
   ·本文研究工作内容第20-21页
   ·论文结构第21-22页
第二章 话题追踪基础知识第22-30页
   ·基本概念第22页
     ·话题(topic)第22页
     ·事件(event)第22页
     ·故事(story)第22页
   ·话题追踪任务定义第22-23页
   ·话题追踪任务描述第23页
   ·话题追踪任务的特点第23-24页
   ·追踪器的构建第24-25页
   ·实验语料第25-29页
     ·TDT语料第25-26页
     ·测试语料第26-28页
       ·TDT3语料第27页
       ·TDT4语料第27-28页
     ·背景语料第28-29页
   ·评测机制第29-30页
第三章 基于词对的话题追踪第30-41页
   ·基于词的话题追踪系统第30-34页
     ·词作为特征(BOW)第30页
     ·话题追踪模型第30-33页
       ·向量空间模型第30-31页
       ·一元语法模型第31-33页
     ·基于BOW的话题追踪系统第33-34页
   ·词对作为特征(BOP)第34-37页
     ·定义第34-35页
     ·构造词对第35-36页
     ·基于BOP的话题追踪第36-37页
   ·实验结果与分析第37-41页
     ·实验结果第37-39页
       ·平滑参数选取第38页
       ·特征数目对话题追踪性能的影响第38-39页
     ·结果分析第39-40页
     ·设想第40-41页
第四章 基于词簇的话题追踪第41-49页
   ·词簇作为特征(BOC)第41-44页
     ·词聚类第42页
     ·算法描述第42-43页
     ·初始点的选择第43页
     ·聚类的输入第43-44页
     ·聚类结果第44页
   ·故事表示第44-45页
   ·基于BOC的话题追踪第45-47页
   ·实验结果与分析第47-49页
     ·平滑参数选取第47-48页
     ·平衡因子影响第48页
     ·结果分析第48页
     ·设想第48-49页
第五章 基于双向量的中文话题追踪第49-56页
   ·命名实体识别第49页
   ·双向量模型第49-50页
     ·文本特征抽取第49-50页
     ·文本表示第50页
   ·基于双向量的中文话题追踪第50页
   ·实验结果与分析第50-56页
     ·实验结果第51-54页
       ·平滑参数选取第51页
       ·特征数目对话题追踪性能的影响第51-53页
       ·禁用词性集对话题追踪的影响第53-54页
       ·SingleVec话题追踪系统和DoubleVec话题追踪系统的性能比较第54页
     ·结果分析第54-56页
第六章 结束语第56-57页
   ·研究工作总结第56页
   ·未来的研究工作第56-57页
参考文献第57-60页
致谢第60-61页
攻读硕士学位期间发表的论文第61页

论文共61页,点击 下载论文
上一篇:我国中小企业融资问题研究
下一篇:辽宁老工业基地振兴中的就业问题研究