| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 课题研究现状 | 第12-15页 |
| 1.4 课题研究主要内容与结构 | 第15-17页 |
| 第2章 自动文摘生成的基本原理及方法 | 第17-25页 |
| 2.1 文摘的定义 | 第17页 |
| 2.2 文摘的分类 | 第17-18页 |
| 2.3 生成文摘的方法 | 第18-20页 |
| 2.3.1 基于统计的摘录式文摘 | 第19页 |
| 2.3.2 基于理解的文摘 | 第19-20页 |
| 2.4 生成文摘的原理 | 第20-21页 |
| 2.5 《知网（HowNet）》语义词典的简介 | 第21-23页 |
| 2.5.1《知网（HowNet）》语义词典的结构 | 第21-22页 |
| 2.5.2《知网（HowNet）》语义词典的描述 | 第22-23页 |
| 2.6 文摘质量的评估方法 | 第23-24页 |
| 2.7 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 中文文档预处理的设计与实现 | 第25-35页 |
| 3.1 分句处理设计 | 第25-29页 |
| 3.1.1 分句算法 | 第26-27页 |
| 3.1.2 分句算法实现 | 第27-29页 |
| 3.2 分词处理设计 | 第29-33页 |
| 3.2.1 分词算法的分类 | 第29-31页 |
| 3.2.2 本文分词算法 | 第31-33页 |
| 3.2.3 分词算法实现 | 第33页 |
| 3.3 去停用词处理设计 | 第33-34页 |
| 3.3.1 去停用词算法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 去停用词算法实现 | 第34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于HowNet语义的文摘生成 | 第35-50页 |
| 4.1 传统词频统计设计 | 第35-37页 |
| 4.1.1 TF-IDF词频统计算法 | 第35-36页 |
| 4.1.2 传统词频统计算法实现 | 第36-37页 |
| 4.2 基于HowNet语义的概念频度统计设计 | 第37-44页 |
| 4.2.1 HowNet语义相似度相关知识 | 第37-38页 |
| 4.2.2 基于HowNet语义的概念频度统计算法 | 第38-43页 |
| 4.2.3 基于HowNet语义的概念频度统计实现 | 第43-44页 |
| 4.3 基于HowNet语义摘要生成模块设计 | 第44-49页 |
| 4.3.1 图模型句子打分算法 | 第44-45页 |
| 4.3.2 句子权重算法 | 第45-46页 |
| 4.3.3 句子权重算法实现 | 第46-47页 |
| 4.3.4 信息抽取及摘要生成算法 | 第47-48页 |
| 4.3.5 信息抽取及摘要生成实现 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 信息抽取及生成摘要质量的评估 | 第50-63页 |
| 5.1 中文文档预处理算法的评估 | 第50-53页 |
| 5.1.1 分句处理算法的评估 | 第50页 |
| 5.1.2 分词算法的评估 | 第50-53页 |
| 5.2 词频统计质量的评估 | 第53-57页 |
| 5.2.1 传统词频统计算法的评估 | 第53-55页 |
| 5.2.2 基于HowNet语义的概念统计评估 | 第55-57页 |
| 5.3 摘要质量评估 | 第57-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A 其他类型文献信息的摘要结果 | 第70-76页 |
| 附录B 20篇文献摘要测评结果 | 第76-79页 |