| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·引言 | 第7页 |
| ·课题的提出和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·视频语义内容分析 | 第8-9页 |
| ·基于内容的视频分析系统 | 第9-10页 |
| ·多模态信息融合 | 第10-11页 |
| ·北京电子科技学院多媒体智能信息处理实验室的研究情况 | 第11-12页 |
| ·论文主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文采用的相关技术 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 Web 新闻视频内容语义安全分析技术 | 第15-26页 |
| ·语音识别技术 | 第15-18页 |
| ·语音识别技术的历史 | 第15-16页 |
| ·语音识别技术的分类 | 第16页 |
| ·语音识别技术中的难点 | 第16-17页 |
| ·语音识别技术的纠错策略 | 第17-18页 |
| ·中文文本处理技术 | 第18-24页 |
| ·向量空间模型 | 第18-20页 |
| ·文本自动分词 | 第20-22页 |
| ·Hownet 的研究 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 系统总体结构设计 | 第26-28页 |
| ·总体结构 | 第26页 |
| ·各部分工作内容 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 新闻视频语义关键词的校对算法 | 第28-41页 |
| ·视频故事单元的分割和脚本的提取 | 第28-32页 |
| ·视频故事单元的分割 | 第28-31页 |
| ·新闻故事单元脚本的提取 | 第31-32页 |
| ·语义关键词的提取 | 第32-35页 |
| ·新闻文本预处理 | 第32页 |
| ·关键词提取方法 | 第32-34页 |
| ·语义关键词的提取 | 第34-35页 |
| ·语义关键词的校对 | 第35-38页 |
| ·新闻主题词库的建立 | 第35-36页 |
| ·汉字拼音库的建立 | 第36页 |
| ·计算相似度的方法 | 第36-37页 |
| ·语义关键词的校对规则 | 第37-38页 |
| ·实验结果与实验分析 | 第38-40页 |
| ·实验设计与结果 | 第38-39页 |
| ·实验分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 新闻网页的主题提取与过滤 | 第41-52页 |
| ·网页内容提取研究 | 第41-44页 |
| ·HTML 语言 | 第41-42页 |
| ·DOM 树 | 第42-44页 |
| ·搜索新闻网页 | 第44-45页 |
| ·网页主题提取和过滤 | 第45-50页 |
| ·网页主题提取系统结构 | 第45-46页 |
| ·信息提取系统主要构建以及算法描述 | 第46-49页 |
| ·网页过滤 | 第49-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-51页 |
| ·实验设计及结果 | 第50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 在读期间的研究成果 | 第57-58页 |