基于语义聚类的新闻多文档自动文摘
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 多文档自动文摘国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-14页 |
| 2 多文档自动文摘核心技术 | 第14-27页 |
| 2.1 关键句抽取 | 第14-15页 |
| 2.2 冗余句去重 | 第15-19页 |
| 2.3 基于词特征和语义的句子相似度 | 第19-24页 |
| 2.4 机器学习在自动文摘中的运用 | 第24-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于语义聚类的新闻多文档自动文摘系统 | 第27-41页 |
| 3.1 系统需求和框架设计 | 第27-29页 |
| 3.2 文本预处理模块 | 第29-32页 |
| 3.3 文本表示模块 | 第32-34页 |
| 3.4 冗余句筛选与关键句抽取模块 | 第34-39页 |
| 3.5 文摘生成模块 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 实验结果分析 | 第41-51页 |
| 4.1 实验环境 | 第41-43页 |
| 4.2 文本聚类实验 | 第43-45页 |
| 4.3 新闻多文档自动摘要实验 | 第45-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 总结和展望 | 第51-53页 |
| 5.1 工作总结 | 第51页 |
| 5.2 下一步的工作 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
