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面向可读性评估的文本表示技术研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第一章 绪论第14-22页
    1.1 选题背景第14-16页
        1.1.1 文本可读性评估第14-15页
        1.1.2 文本表示第15-16页
    1.2 研究内容与意义第16-18页
    1.3 创新性与贡献第18-19页
    1.4 本文的组织结构第19-22页
第二章 研究进展及相关工作第22-32页
    2.1 文本可读性评估的发展历程第22-23页
    2.2 文本可读性评估的研究进展第23-28页
        2.2.1 模型种类第23-25页
        2.2.2 特征类别第25-27页
        2.2.3 目标语言第27-28页
        2.2.4 其他因素第28页
    2.3 文本表示技术的相关研究第28-29页
        2.3.1 特征抽取技术第28页
        2.3.2 特征改造技术第28-29页
        2.3.3 特征学习技术第29页
    2.4 可读性评估任务中文本表示技术的现状分析第29-30页
    2.5 本章小结第30-32页
第三章 基于语言特点的人工特征抽取技术研究第32-46页
    3.1 引言第32-33页
        3.1.1 问题定义第33页
    3.2 相关工作第33-34页
    3.3 基于语言特点的中文文档可读性特征提取第34-36页
        3.3.1 表面特征第34页
        3.3.2 词性特征第34-35页
        3.3.3 语法树特征第35页
        3.3.4 基于模型的特征第35页
        3.3.5 信息论特征第35-36页
    3.4 针对可读性评估的有序多分类框架第36-37页
    3.5 实验评估第37-44页
        3.5.1 语料库描述第37-38页
        3.5.2 度量指标第38页
        3.5.3 方法性能的评估第38-41页
        3.5.4 特征的贡献第41-44页
    3.6 本章小结第44-46页
第四章 基于单词耦合的传统特征改造技术研究第46-72页
    4.1 引言第46-48页
    4.2 相关工作第48页
        4.2.1 词袋模型第48页
        4.2.2 基于图的标签传播第48页
    4.3 基于词耦合技术和两视图标签传播的可读性评估方法第48-57页
        4.3.1 方法概要第49-50页
        4.3.2 耦合词袋模型第50-53页
        4.3.3 语言特征第53-54页
        4.3.4 两视图图传播第54-57页
    4.4 实验评估第57-71页
        4.4.1 语料库和性能指标第57-58页
        4.4.2 与最新方法的比较第58-61页
        4.4.3 单词耦合矩阵的影响第61-66页
        4.4.4 两视图图传播的影响第66-69页
        4.4.5 外部语料库对词耦合矩阵的影响第69-71页
    4.5 本章小结第71-72页
第五章 基于领域知识的自动特征学习技术研究第72-96页
    5.1 引言第72-73页
    5.2 相关工作第73-74页
        5.2.1 词嵌入第73-74页
        5.2.2 图嵌入第74页
    5.3 针对可读性的词嵌入学习模型第74-80页
        5.3.1 基于文本的词嵌入学习模型第75页
        5.3.2 基于知识的词嵌入学习模型第75-78页
        5.3.3 文本知识混合模型第78-79页
        5.3.4 模型训练第79-80页
    5.4 基于词嵌入的文档可读性评估方法第80-83页
        5.4.1 传统分类器第80页
        5.4.2 卷积神经网络第80-83页
    5.5 实验评估第83-94页
        5.5.1 数据集描述第83-84页
        5.5.2 实验设置第84页
        5.5.3 文档可读性评估的效果第84-87页
        5.5.4 模型分析第87-91页
        5.5.5 词嵌入空间的难度一致性判定第91-94页
    5.6 本章小结第94-96页
第六章 总结与展望第96-98页
    6.1 本文总结第96-97页
    6.2 未来工作展望第97-98页
附录A 中文文档可读性评估的特征详细列表第98-102页
参考文献第102-118页
简历与科研成果第118-120页
致谢第120-122页

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