短文本相似度的关键技术研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 本文研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 短文本研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究的内容 | 第12页 |
| 1.4 本文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 长短文本相似度计算方法的研究 | 第14-24页 |
| 2.1 短文本介绍 | 第14-16页 |
| 2.1.1 短文本的概念 | 第14-15页 |
| 2.1.2 短文本的特点 | 第15-16页 |
| 2.2 长文本相似度计算法方法 | 第16-19页 |
| 2.2.1 基于VSM的余弦相似度算法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 基于语义词典的语义相似度算法 | 第17-19页 |
| 2.2.3 长文本相似度方法的优缺点 | 第19页 |
| 2.3 短文本相似度计算方法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 基于大量数据集的方法 | 第20页 |
| 2.3.2 借助搜索引擎的短文本相似度方法 | 第20-22页 |
| 2.3.3 短文本相似度算法的优缺点 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 基于多粒度主题模型的短文本相似度计算 | 第24-32页 |
| 3.1 主题模型LDA | 第24-28页 |
| 3.1.1 主题模型 | 第24-25页 |
| 3.1.2 LDA | 第25-28页 |
| 3.2 多粒度主题模型LDA | 第28-29页 |
| 3.3 基于多粒度LDA短文本相似度计算方法 | 第29-30页 |
| 3.4 结合扩展短文本特征词的相似度算法 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 实验和讨论 | 第32-39页 |
| 4.1 实验数据选择 | 第32-33页 |
| 4.2 实验过程描述 | 第33页 |
| 4.3 实验结果 | 第33-38页 |
| 4.3.1 实验基本参数的选择 | 第34-36页 |
| 4.3.2 基于多粒度主题模型实验结果 | 第36-37页 |
| 4.3.3 结合短文本特征词扩展的实验结果 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 总结 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-46页 |
| 在学期间科研成果 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
