| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 主要符号对照表 | 第10-11页 |
| 第1章 引言 | 第11-24页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·文档摘要概述 | 第12-14页 |
| ·文档摘要相关研究 | 第14-19页 |
| ·文本单元的排序与抽取 | 第14-17页 |
| ·结构化文档摘要 | 第17-18页 |
| ·句子压缩 | 第18-19页 |
| ·基因文本摘要 | 第19页 |
| ·文档摘要系统性能评价体系 | 第19-22页 |
| ·研究重点与内容安排 | 第22-24页 |
| 第2章 文本单元的排序与抽取研究 | 第24-44页 |
| ·本章引论 | 第24-26页 |
| ·基于排序学习的文本单元打分 | 第26-28页 |
| ·支持向量回归 | 第26-27页 |
| ·RankNet 排序 | 第27页 |
| ·ListNet 排序 | 第27-28页 |
| ·文本单元的抽取与摘要生成 | 第28-31页 |
| ·基于整数规划的摘要生成 | 第28-30页 |
| ·基于最大边际相关性的摘要生成 | 第30页 |
| ·基于多样性惩罚的摘要生成 | 第30-31页 |
| ·基于广义感知器的联合学习框架 | 第31-34页 |
| ·摘要模型 | 第31-32页 |
| ·联合学习框架 | 第32-34页 |
| ·实验与结果分析 | 第34-43页 |
| ·数据集 | 第34-36页 |
| ·排序算法比较与分析 | 第36-38页 |
| ·摘要生成算法的比较与分析 | 第38-39页 |
| ·联合学习实验结果与分析 | 第39-42页 |
| ·自动摘要性能上限研究 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 基于预定义 aspects 的结构化摘要生成方法 | 第44-60页 |
| ·本章引论 | 第44-45页 |
| ·基于预定义 aspects 的结构化摘要生成 | 第45-51页 |
| ·摘要生成框架 | 第46-48页 |
| ·基于 Labeled LDA 的 aspects 建模 | 第48-50页 |
| ·句子与 aspect 的相关性度量 | 第50-51页 |
| ·实验与结果分析 | 第51-58页 |
| ·数据集 | 第51-52页 |
| ·Aspect 特征词的抽取 | 第52-53页 |
| ·文档集建模结果 | 第53-54页 |
| ·摘要质量评估 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第4章 基于马尔可夫逻辑网的句子压缩方法 | 第60-72页 |
| ·本章引论 | 第60-61页 |
| ·马尔可夫逻辑网 | 第61-62页 |
| ·基于马尔可夫逻辑网的句子压缩模型 | 第62-66页 |
| ·局部公式 | 第63-65页 |
| ·全局公式 | 第65-66页 |
| ·实验与结果分析 | 第66-71页 |
| ·数据集 | 第66-67页 |
| ·实验结果 | 第67-70页 |
| ·错误分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第5章 基因文本自动摘要 | 第72-86页 |
| ·本章引论 | 第72-73页 |
| ·相关研究概述 | 第73-75页 |
| ·基因文本摘要系统 | 第75-79页 |
| ·系统结构 | 第75-76页 |
| ·句子排序 | 第76-78页 |
| ·摘要生成 | 第78-79页 |
| ·实验与结果分析 | 第79-85页 |
| ·评测数据集 | 第79-80页 |
| ·参数调整 | 第80-82页 |
| ·评测结果 | 第82-84页 |
| ·系统展示 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第6章 总结与展望 | 第86-88页 |
| ·论文的主要贡献 | 第86-87页 |
| ·进一步工作展望 | 第87-88页 |
| 插图索引 | 第88-89页 |
| 表格索引 | 第89-90页 |
| 公式索引 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-99页 |
| 致谢 | 第99-101页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第101-102页 |