| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-20页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·自动文本摘要的历史与现状 | 第11-17页 |
| ·基于统计的自动文本摘要 | 第12-13页 |
| ·基于主题的自动文本摘要 | 第13-14页 |
| ·基于图的自动文本摘要 | 第14-15页 |
| ·基于语言学的自动文本摘要 | 第15-16页 |
| ·基于机器学习的自动文本摘要 | 第16-17页 |
| ·评论文本的自动文本摘要的现状 | 第17-18页 |
| ·课题研究的内容 | 第18页 |
| ·论文主要内容安排 | 第18-20页 |
| 2 评论文本的对立观点摘要的问题描述 | 第20-23页 |
| ·评论文本 | 第20-21页 |
| ·评论文本的对立观点摘要 | 第21-23页 |
| 3 评论文本的对立观点摘要整体流程 | 第23-27页 |
| 4 评论文本主题和情感属性的计算 | 第27-35页 |
| ·基于主题模型的词的属性的计算 | 第27-34页 |
| ·LDA | 第28-29页 |
| ·TAM | 第29-34页 |
| ·评论文本的主题及情感概率分布的计算 | 第34-35页 |
| 5 评论文本向心强度的算法研究 | 第35-47页 |
| ·LexRank | 第35-38页 |
| ·basic LexRank | 第38-40页 |
| ·Comparative LexRank | 第40-42页 |
| ·Topic-sensitive TF-IDF LexRank | 第42-43页 |
| ·Biased LexRank | 第43-45页 |
| ·Topic-sensitive TF-IDF & Comparative LexRank | 第45-46页 |
| ·Biased & Comparative LexRank | 第46-47页 |
| 6 实验及其分析 | 第47-60页 |
| ·实验数据集 | 第47-48页 |
| ·评论文本主题和情感属性的计算 | 第48-49页 |
| ·基于评论文本的对立观点摘要的评估 | 第49-60页 |
| ·基于评论文本的对立观点摘要算法 | 第49-50页 |
| ·评估指标和评估方法 | 第50-52页 |
| ·各摘要算法的不同参数的评估 | 第52-58页 |
| ·基于评论文本的对立观点摘要算法的评估 | 第58-60页 |
| 7 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·论文工作总结 | 第60-61页 |
| ·工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 作者简历 | 第66-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |
