中文新闻话题动态演化及其关键技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-37页 |
| ·研究背景 | 第17-20页 |
| ·研究意义 | 第20-22页 |
| ·国内外相关研究综述 | 第22-32页 |
| ·话题模型 | 第23-26页 |
| ·时态信息处理 | 第26-30页 |
| ·话题演化模型 | 第30-32页 |
| ·本文研究内容 | 第32-34页 |
| ·本文的组织结构 | 第34-37页 |
| ·内容组织 | 第34-35页 |
| ·文献综述 | 第35-37页 |
| 第2章 基于语言学知识的中文新闻话题信息抽取 | 第37-51页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·相关工作 | 第38-39页 |
| ·中文网络新闻特征分析 | 第39-41页 |
| ·特征筛选策略 | 第39-40页 |
| ·新词特征分析 | 第40-41页 |
| ·新闻话题信息抽取 | 第41-46页 |
| ·数据结构定义 | 第41-42页 |
| ·基于语言特征的话题词抽取 | 第42-46页 |
| ·话题权重计算 | 第46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-49页 |
| ·实验数据 | 第46-47页 |
| ·实验评估 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第3章 基于动态转换机制的新闻时态表达规范化处理 | 第51-67页 |
| ·引言 | 第51-53页 |
| ·相关工作 | 第53-54页 |
| ·参照时间动态选择 | 第54-58页 |
| ·时态参照关联模型 | 第54-56页 |
| ·隐式时态表达分类 | 第56-57页 |
| ·参照时间选择机制 | 第57-58页 |
| ·时态表达规范化处理 | 第58-62页 |
| ·规范化处理算法 | 第59页 |
| ·时态表达去模糊化 | 第59-62页 |
| ·实验结果与分析 | 第62-65页 |
| ·实验数据 | 第62页 |
| ·实验评估 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第4章 基于话题-时间依存关系的新闻话题时间抽取 | 第67-85页 |
| ·引言 | 第67-68页 |
| ·相关工作 | 第68-69页 |
| ·新闻话题-时间关系模型 | 第69-73页 |
| ·基于位置依存关系的紧耦合模型 | 第70-72页 |
| ·基于语义依存关系的松耦合模型 | 第72-73页 |
| ·新闻话题时间抽取 | 第73-79页 |
| ·新闻网页分类 | 第74-75页 |
| ·基于话题权重的话题时间抽取算法 | 第75-76页 |
| ·无监督学习的话题时间抽取算法 | 第76-79页 |
| ·实验结果与分析 | 第79-83页 |
| ·实验设置 | 第79页 |
| ·实验评估 | 第79-83页 |
| ·本章小结 | 第83-85页 |
| 第5章 基于特征演变的新闻话题演化挖掘 | 第85-109页 |
| ·引言 | 第85-88页 |
| ·相关工作 | 第88-89页 |
| ·话题演化特征分析 | 第89-92页 |
| ·话题模型特征选择 | 第90-91页 |
| ·话题特征演变 | 第91-92页 |
| ·新闻话题动态演化挖掘 | 第92-96页 |
| ·特征计算模型 | 第93-95页 |
| ·话题关联融合 | 第95-96页 |
| ·实验结果与分析 | 第96-107页 |
| ·实验数据 | 第96-98页 |
| ·评测机制 | 第98-100页 |
| ·实验设计 | 第100-101页 |
| ·实验评测 | 第101-107页 |
| ·本章小结 | 第107-109页 |
| 第6章 结束语 | 第109-113页 |
| ·本文的主要工作 | 第109-110页 |
| ·本文的主要贡献和创新点 | 第110页 |
| ·下一步的研究工作 | 第110-113页 |
| 参考文献 | 第113-125页 |
| 致谢 | 第125-127页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第127-129页 |
| 在读期间参加的科研项目与获奖情况 | 第129页 |
