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面向新媒体的新闻缩写关键技术研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-17页
   ·研究背景和意义第10-11页
   ·国内外研究现状第11-14页
   ·论文的主要工作第14-15页
   ·论文的组织形式第15-17页
第2章 相关理论及方法第17-28页
   ·新闻缩写的预处理技术第17-20页
     ·中文分词第17页
     ·命名实体识别第17-18页
     ·句法分析第18-20页
   ·缩写常用算法模型第20-23页
     ·噪声信道模型第20-21页
     ·剪枝模型第21-22页
     ·同步树替代文法模型第22-23页
   ·摘要提取相关算法第23-27页
     ·整数线性规划第23-25页
     ·句子增强技术第25-26页
     ·社交网络打分机制第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第3章 新闻内容单句缩写算法第28-43页
   ·研究概述第28页
   ·新闻标题缩写算法第28-36页
     ·词对齐技术第30页
     ·基于GIZA++的词对齐第30-33页
     ·基于同义词林的词对齐第33-35页
     ·基于规则与统计的句子压缩算法第35-36页
   ·基于关键词的启发式句子压缩算法第36-42页
     ·关键词提取第36-38页
     ·启发式的语言学规则第38-41页
     ·压缩结果修复第41-42页
   ·本章小结第42-43页
第4章 基于句子多特征与冗余处理的新闻正文压缩算法第43-49页
   ·研究概述第43-44页
   ·句子权重计算第44-46页
     ·基于特征融合的词语权重第44-45页
     ·句子多特征第45-46页
     ·句子权重值第46页
   ·句子相似度计算第46-47页
   ·基于整数线性规划的句子选择算法第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第5章 实验系统原型设计与结果分析第49-58页
   ·实验环境第49页
   ·实验系统原型设计第49-50页
   ·实验结果分析第50-56页
     ·新闻标题缩写算法实验分析第50-52页
     ·新闻正文摘要抽取及缩写实验分析第52-56页
   ·本章小结第56-58页
结论第58-60页
参考文献第60-64页
附录 新闻缩写示例原文第64-66页
攻读学位期间发表的论文与研究成果清单第66-67页
致谢第67页

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