| 第一章 引言 | 第1-8页 |
| 第二章 研究背景和相关技术 | 第8-32页 |
| ·基本检索模型 | 第8-11页 |
| ·向量空间模型 | 第8-9页 |
| ·概率模型 | 第9-11页 |
| ·主题切分 | 第11-19页 |
| ·词性标注 | 第19-26页 |
| ·英语词性标注 | 第19-21页 |
| ·汉语实体名词识别 | 第21-26页 |
| ·效果评测 | 第26页 |
| ·文本分类和文本信息过滤技术 | 第26-28页 |
| ·使用meta数据来构造高质量的查询要求 | 第28-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 关键技术和试验设计 | 第32-44页 |
| ·查询界面 | 第32页 |
| ·用扩展Rocchio模型来构建用户profile | 第32-35页 |
| ·用梯度下降算法来训练扩展Rocchio模型中的参数 | 第35-37页 |
| ·基于段落的检索和评分策略 | 第37-43页 |
| ·问题分析 | 第37-38页 |
| ·计算段落与查询的相关度 | 第38-41页 |
| ·切分文档中的子主题 | 第41-42页 |
| ·合并属于同一主题的“块” | 第42-43页 |
| ·小结 | 第43-44页 |
| 第四章 试验实现和结果分析 | 第44-52页 |
| ·试验实现 | 第44-49页 |
| ·索引部分主要过程和数据结构 | 第44-47页 |
| ·查询部分主要数据结构和过程 | 第47-49页 |
| ·结果分析 | 第49-52页 |
| 第五章 结论和展望 | 第52-54页 |
| ·主要工作小结和结论 | 第52页 |
| ·主要工作 | 第52页 |
| ·结论 | 第52页 |
| ·对今后工作的展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 发表论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |