汉语句群自动划分方法及其在自动文摘中的应用
| 摘要 | 第9-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 句群自动划分概述 | 第16-18页 |
| 1.2.1 句群自动划分任务 | 第16页 |
| 1.2.2 研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 自动文摘概述 | 第18-20页 |
| 1.3.1 自动文摘任务 | 第19页 |
| 1.3.2 研究现状 | 第19-20页 |
| 1.4 论文内容与方法 | 第20-21页 |
| 1.5 论文组织 | 第21-23页 |
| 第二章 句群划分相关研究 | 第23-28页 |
| 2.1 汉语句群理论 | 第23-24页 |
| 2.1.1 句群的概念与实例 | 第23-24页 |
| 2.1.2 句群的分类与划分 | 第24页 |
| 2.1.3 句子、句群与段落 | 第24页 |
| 2.2 句群划分依据 | 第24-25页 |
| 2.2.1 句群的接应与组合规律 | 第25页 |
| 2.2.2 句群本身的特点规律 | 第25页 |
| 2.3 句群划分方法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 基于HNC的句群划分方法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基于层次聚类的句群划分方法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 文本的向量表示和聚类方法 | 第28-34页 |
| 3.1 文本特征向量表示 | 第28-31页 |
| 3.1.1 基于向量空间模型方法 | 第28页 |
| 3.1.2 基于Skip-Gram模型方法 | 第28-30页 |
| 3.1.3 基于潜在语义分析方法 | 第30-31页 |
| 3.2 文本聚类算法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 层次聚类算法 | 第31页 |
| 3.2.2 K-means聚类算法 | 第31-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于MDA的汉语句群自动划分方法 | 第34-48页 |
| 4.1 句子特征向量表示 | 第34-35页 |
| 4.2 句群自动划分模型 | 第35-36页 |
| 4.3 句群自动划分方法 | 第36-37页 |
| 4.3.1 多元判别分析方法 | 第36页 |
| 4.3.2 基本思想 | 第36-37页 |
| 4.3.3 基本流程 | 第37页 |
| 4.4 评价函数J设计方法与依据 | 第37-41页 |
| 4.4.1 设计的依据 | 第37-38页 |
| 4.4.2 评价函数J | 第38-41页 |
| 4.5 实验设计与结果分析 | 第41-46页 |
| 4.5.1 实验语料 | 第41-43页 |
| 4.5.2 评价方式 | 第43-44页 |
| 4.5.3 实验结果 | 第44-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于汉语句群自动划分的自动文摘实现 | 第48-61页 |
| 5.1 问题的提出 | 第48页 |
| 5.2 句群自动划分的应用 | 第48-50页 |
| 5.2.1 自动文摘面临的困难 | 第48-49页 |
| 5.2.2 句群在自动文摘中的优势 | 第49-50页 |
| 5.3 基于句群自动划分的自动文摘流程 | 第50-52页 |
| 5.4 实验测试 | 第52-55页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第52-54页 |
| 5.4.2 一致性方法 | 第54-55页 |
| 5.5 结果分析 | 第55-60页 |
| 5.5.1 K值的选择 | 第55-56页 |
| 5.5.2 流畅度评价 | 第56-59页 |
| 5.5.3 信息冗余度和内容覆盖度 | 第59-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-64页 |
| 6.1 本文研究工作 | 第61-62页 |
| 6.2 主要结论 | 第62-63页 |
| 6.3 未来研究方向 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69-71页 |
| 主要术语对照表 | 第69-70页 |
| 图表索引目录 | 第70-71页 |
| 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第71页 |
