| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 文本检索技术 | 第15-36页 |
| ·文本预处理 | 第17-21页 |
| ·检索模型 | 第21-24页 |
| ·向量空间检索模型 | 第21-22页 |
| ·概率统计模型 | 第22-24页 |
| ·句子相似度计算方法 | 第24-32页 |
| ·基于向量空间的TFIDF算法 | 第24-26页 |
| ·基于语义的句子相似度算法 | 第26-28页 |
| ·基于句法分析的句子相似度算法 | 第28-30页 |
| ·基于词信息的句子相似度算法 | 第30-31页 |
| ·基于编辑距离的句子相似度算法 | 第31-32页 |
| ·问句相似度计算方法 | 第32-35页 |
| ·基于疑问词的问句分类 | 第33-34页 |
| ·核心词识别 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 分类与聚类方法及其在问句相似度计算中的应用 | 第36-54页 |
| ·分类的一般方法 | 第36-43页 |
| ·决策树分类 | 第37-39页 |
| ·贝叶斯分类方法 | 第39-41页 |
| ·k近邻算法 | 第41-43页 |
| ·聚类的一般方法 | 第43-48页 |
| ·划分聚类算法 | 第43-46页 |
| ·层次聚类算法 | 第46-48页 |
| ·基于聚类的问句相似度算法 | 第48-53页 |
| ·问句语料库的构建 | 第48页 |
| ·算法设计 | 第48-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 改进的TFIDF问句相似度计算方法 | 第54-61页 |
| ·已有的改进TFIDF算法 | 第54-55页 |
| ·本文提出的TFIDF改进算法 | 第55-57页 |
| ·权值计算 | 第55-57页 |
| ·提取主题词 | 第57页 |
| ·实验结果 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·主要工作总结 | 第61页 |
| ·未来工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |