| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| ·本文的研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·文本相似度算法发展概况 | 第11-13页 |
| ·基于向量空间模型的余弦相似度算法 | 第11-12页 |
| ·基于语义词典的语义相似度算法 | 第12页 |
| ·其它文本相似度计算模型 | 第12-13页 |
| ·存在的问题 | 第13页 |
| ·本文的研究内容和章节安排 | 第13-16页 |
| ·本文的研究内容 | 第14页 |
| ·本文的章节安排 | 第14-16页 |
| 2 文本相似度算法相关技术概述 | 第16-26页 |
| ·基于向量空间模型的余弦相似度算法 | 第16-20页 |
| ·向量空间模型理论基础 | 第16-17页 |
| ·文本数据预处理 | 第17页 |
| ·关键词权值计算 | 第17-20页 |
| ·余弦法度量文本之间相似度 | 第20页 |
| ·基于语义词典的语义相似度算法 | 第20-24页 |
| ·WordNet 简介 | 第20-21页 |
| ·HowNet 简介 | 第21-23页 |
| ·语义法度量文本之间相似度 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 3 长-长文本语义相似度计算及文本分类应用研究 | 第26-40页 |
| ·文本分类概述 | 第27页 |
| ·非规则文本语义相似度计算 | 第27-31页 |
| ·文本语义划分 | 第27-28页 |
| ·关键词权值运算 | 第28页 |
| ·句子间相似度运算 | 第28-29页 |
| ·文本句子聚类 | 第29-30页 |
| ·非规则文本相似度计算 | 第30-31页 |
| ·规则文本语义相似度计算 | 第31-34页 |
| ·深二元向量模型 | 第31页 |
| ·段落语义相似度 | 第31-32页 |
| ·段落结构相似度 | 第32-33页 |
| ·游走概率 | 第33页 |
| ·规则文本相似度计算 | 第33-34页 |
| ·实验与分析 | 第34-38页 |
| ·基于 Sogou 语料库的非规则文本语义相似度算法 | 第35-36页 |
| ·基于 Reuters21578 语料库的规则文本语义相似度算法 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 4 短-短文本语义相似度计算及 FAQ 系统应用研究 | 第40-56页 |
| ·FAQ 系统概述 | 第41页 |
| ·基于 WordNet 英文短文本语义相似度算法 | 第41-44页 |
| ·英文文本预处理 | 第41-42页 |
| ·文本词性空间构建 | 第42-43页 |
| ·关键词词性空间相似度 | 第43-44页 |
| ·英文文本相似度计算 | 第44页 |
| ·基于 HowNet 中文短文本语义相似度算法 | 第44-48页 |
| ·短文本词性切分 | 第45页 |
| ·关键词权值计算 | 第45-46页 |
| ·词性空间相似度计算 | 第46-47页 |
| ·中文文本相似度计算 | 第47-48页 |
| ·实验与分析 | 第48-54页 |
| ·基于 MSRP 的英文短文本相似度算法 | 第48-51页 |
| ·基于重庆理工大学院长信箱（FAQ 系统）的中文短文本相似度算法 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 5 短-长文本语义相似度计算及搜索引擎系统应用研究 | 第56-62页 |
| ·搜索引擎系统概述 | 第57-58页 |
| ·查询请求和网页相似度的经典算法 | 第57页 |
| ·页面排序算法 | 第57-58页 |
| ·基于 WordNet 英文查询关键词相关性扩展 | 第58-59页 |
| ·基于 HowNet 中文查询关键词相关性扩展 | 第59-60页 |
| ·查询序列和网页相关性计算 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第70页 |
