| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第12-13页 |
| 1.2.1 作文自动评分研究现状 | 第12页 |
| 1.2.2 作文自动评分中相似度检测功能研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容和目标 | 第13-14页 |
| 1.4 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.5 论文结构 | 第15-16页 |
| 第2章 相关理论与技术分析 | 第16-30页 |
| 2.1 自然语言处理相关的理论与技术 | 第16-18页 |
| 2.1.1 分词技术 | 第16-17页 |
| 2.1.2 词干提取与词形还原 | 第17页 |
| 2.1.3 停用词过滤 | 第17-18页 |
| 2.2 语义相似度计算相关理论基础 | 第18-24页 |
| 2.2.1 WordNet及其结构与关系 | 第18-21页 |
| 2.2.2 词语相似度计算的相关方法 | 第21-23页 |
| 2.2.3 文本相似度计算的相关方法 | 第23-24页 |
| 2.3 N-gram | 第24-25页 |
| 2.4 聚类综述 | 第25-28页 |
| 2.4.1 聚类的定义与过程 | 第25-26页 |
| 2.4.2 聚类方法简介 | 第26-28页 |
| 2.5 Python | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 英语作文相似度检测算法的研究 | 第30-46页 |
| 3.1 基于语义聚类的相似度计算方法 | 第30-35页 |
| 3.1.1 单词间的相似度计算 | 第30-31页 |
| 3.1.2 文本间的相似度计算 | 第31页 |
| 3.1.3 基于WordNet语义聚类的作文相似度检测算法的设计 | 第31-34页 |
| 3.1.4 基于WordNet语义聚类的作文相似度检测算法的实现 | 第34-35页 |
| 3.2 基于停用词的作文相似度计算 | 第35-42页 |
| 3.2.1 停用词的稳定性验证 | 第35-38页 |
| 3.2.2 基于停用词的作文相似度检测算法的设计 | 第38-40页 |
| 3.2.3 基于停用词的作文相似度检测算法的实现 | 第40-42页 |
| 3.3 英语作文相似度检测算法 | 第42-44页 |
| 3.3.1 英语作文相似度检测算法思想概述 | 第42页 |
| 3.3.2 英语作文相似度检测算法的设计 | 第42-43页 |
| 3.3.3 英语作文相似度检测算法的实现 | 第43-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 英语作文相似度检测系统的设计与实现 | 第46-54页 |
| 4.1 系统的需求分析 | 第46页 |
| 4.2 系统所用技术方案分析 | 第46-47页 |
| 4.3 英语作文相似度检测系统的设计 | 第47-49页 |
| 4.4 英语作文相似度检测系统的实现 | 第49-53页 |
| 4.4.1 文本预处理 | 第49-51页 |
| 4.4.2 调用英语作文相似度检测算法 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 英语作文相似度检测系统的实验效果与验证 | 第54-62页 |
| 5.1 语料收集 | 第54-55页 |
| 5.1.1 收集作文样本 | 第54-55页 |
| 5.1.2 人工标注 | 第55页 |
| 5.2 相似度检测效果的评价标准 | 第55-56页 |
| 5.3 基于Wor dNet语义聚类的作文相似度检测算法的效果验证 | 第56-57页 |
| 5.4 基于停用词的作文相似度检测算法的效果验证 | 第57-59页 |
| 5.5 英语作文相似度检测算法的效果验证 | 第59-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 工作总结 | 第62页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第70页 |
