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基于图的主观性多文本自动摘要方法研究和实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 论文的研究背景第10-11页
    1.2 自动摘要的研究现状第11-13页
    1.3 现有文本摘要的不足第13-14页
    1.4 本文的主要工作第14页
    1.5 本文组织结构第14-16页
第二章 自动摘要系统框架第16-32页
    2.1 摘要类型第16-17页
    2.2 系统工作流程第17-19页
    2.3 预处理第19-23页
        2.3.1 输入文本中格式修整第19页
        2.3.2 中文分词第19-20页
        2.3.3 去除停用词第20页
        2.3.4 文本分类第20-23页
        2.3.5 文本分割第23页
    2.4 内容表示第23-25页
        2.4.1 向量空间模型第24页
        2.4.2 潜在语义分析第24-25页
        2.4.3 随机索引第25页
    2.5 相似度测量第25-27页
    2.6 内容选择第27-30页
        2.6.1 监督方法第28-29页
        2.6.2 无监督方法第29-30页
    2.7 内容次序第30-31页
    2.8 本文解决问题第31页
    2.9 本章小结第31-32页
第三章 基于图的方法自动生成摘要第32-46页
    3.1 基于图的表示方法第32-33页
    3.2 计算句子相似度的方法第33-36页
    3.3 计算句子倾向性第36-39页
    3.4 基于Lex Rank选择中心句第39-42页
    3.5 基于GRASSHOPPER算法选择剩余摘要句第42-45页
    3.6 本章小结第45-46页
第四章 实验结果和评估分析第46-59页
    4.1 实验系统架构第46页
    4.2 实验文本预处理第46-48页
    4.3 倾向性种子词库第48-49页
    4.4 实验结果评估和分析第49-58页
        4.4.1 实验步骤第49-50页
        4.4.2 ROUGE评估方法第50-52页
        4.4.3 结果评估和分析第52-58页
    4.5 本章小结第58-59页
第五章 结论第59-61页
    5.1 本文主要工作第59-60页
    5.2 存在问题和下一步研究方向第60-61页
参考文献第61-67页
致谢第67页

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