| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-11页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10页 |
| 1.3 本文工作内容 | 第10-11页 |
| 第二章 事件自动摘要综述 | 第11-47页 |
| 2.1 事件与突发事件 | 第11-12页 |
| 2.1.1 事件定义 | 第11-12页 |
| 2.1.2 突发事件定义 | 第12页 |
| 2.1.3 突发事件的分类 | 第12页 |
| 2.2 事件自动摘要的基本原理 | 第12-13页 |
| 2.3 数据表示模型 | 第13-15页 |
| 2.4 事件自动摘要方法的分类与特点 | 第15-23页 |
| 2.4.1 基于片段抽取的事件摘要方法 | 第16-19页 |
| 2.4.2 基于信息抽取技术的事件摘要方法 | 第19-21页 |
| 2.4.3 其他方法 | 第21-23页 |
| 2.5 事件自动摘要研究中的关键技术 | 第23-43页 |
| 2.5.1 分类技术 | 第23-29页 |
| 2.5.2 聚类技术 | 第29-34页 |
| 2.5.3 片段Ranking 技术 | 第34-36页 |
| 2.5.4 最大边缘相关性技术 | 第36-37页 |
| 2.5.5 信息抽取技术 | 第37-39页 |
| 2.5.6 信息融合技术 | 第39-40页 |
| 2.5.7 事件领域本体技术 | 第40-43页 |
| 2.6 事件自动摘要的评测 | 第43-46页 |
| 2.6.1 内部评测方法 | 第44-45页 |
| 2.6.2 外部评测方法 | 第45-46页 |
| 2.6.3 两种评测方法的比较 | 第46页 |
| 2.7 本章小结 | 第46-47页 |
| 第三章 基于句子特征与模糊推断的突发事件自动摘要 | 第47-67页 |
| 3.1 基于句子特征分析的单篇新闻摘要方法 | 第47-53页 |
| 3.1.1 句子的位置特征 | 第48-49页 |
| 3.1.2 句子的长度特征 | 第49-50页 |
| 3.1.3 句子的词项权重特征 | 第50-51页 |
| 3.1.4 句子与新闻标题的相似度特征 | 第51页 |
| 3.1.5 句子综合特征权重 | 第51-53页 |
| 3.2 基于模糊推断的单篇新闻摘要方法 | 第53-62页 |
| 3.2.1 事件领域术语表 | 第53-54页 |
| 3.2.2 中文词语的语义分析 | 第54-58页 |
| 3.2.3 基于模糊推断机制的语义计算 | 第58-61页 |
| 3.2.4 句子相关性计算 | 第61-62页 |
| 3.3 基于句子特征分析和模糊推断混合的单篇新闻摘要方法 | 第62-63页 |
| 3.4 事件摘要方法 | 第63-66页 |
| 3.4.1 句子聚类 | 第63-64页 |
| 3.4.2 句子Ranking | 第64-65页 |
| 3.4.3 句子抽取 | 第65-66页 |
| 3.4.4 事件摘要生成 | 第66页 |
| 3.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第四章 中文突发事件自动摘要系统的实现 | 第67-84页 |
| 4.1 中文突发事件自动摘要系统框架 | 第67页 |
| 4.2 中文突发事件新闻语料库 | 第67-71页 |
| 4.2.1 中文突发事件新闻的自动处理 | 第67-70页 |
| 4.2.2 中文突发事件新闻语料库 | 第70-71页 |
| 4.3 文档预处理 | 第71-79页 |
| 4.3.1 文本块切分 | 第71页 |
| 4.3.2 句子切分 | 第71页 |
| 4.3.3 词性标注 | 第71-72页 |
| 4.3.4 新闻时间和地点的识别 | 第72-79页 |
| 4.4 单篇新闻摘要 | 第79-80页 |
| 4.5 事件摘要 | 第80页 |
| 4.6 中文突发事件自动摘要系统示例 | 第80-83页 |
| 4.7 本章小结 | 第83-84页 |
| 第五章 实验设计与结果分析 | 第84-94页 |
| 5.1 新闻时间和地点信息识别的评测 | 第84-86页 |
| 5.1.1 实验设计 | 第84-85页 |
| 5.1.2 实验结果与分析 | 第85-86页 |
| 5.2 单篇新闻摘要方法的评测 | 第86-89页 |
| 5.2.1 实验设计 | 第86-87页 |
| 5.2.2 实验结果与分析 | 第87-89页 |
| 5.3 事件摘要的评测 | 第89-90页 |
| 5.3.1 实验设计 | 第89-90页 |
| 5.3.2 实验结果与分析 | 第90页 |
| 5.4 用户兴趣主题摘要的评测 | 第90-94页 |
| 5.4.1 用户兴趣分析系统介绍 | 第90-91页 |
| 5.4.2 使用的摘要方法 | 第91-92页 |
| 5.4.3 用户兴趣分析示例 | 第92页 |
| 5.4.4 兴趣主题摘要的评测结果 | 第92-94页 |
| 第六章 总结与展望 | 第94-96页 |
| 6.1 全文总结 | 第94-95页 |
| 6.2 研究展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第101-103页 |