| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要工作和创新点 | 第11-12页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 多文档摘要系统的设计和实现 | 第13-23页 |
| 2.1 层次主题模型简介 | 第13-17页 |
| 2.1.1 中国餐馆过程 | 第13-14页 |
| 2.1.2 将中国餐馆过程层次化 | 第14页 |
| 2.1.3 层次主题模型 | 第14-16页 |
| 2.1.4 用吉布斯抽样来近似推理 | 第16-17页 |
| 2.2 多文档摘要的实验模块 | 第17-22页 |
| 2.2.1 预处理模块 | 第17-19页 |
| 2.2.2 hLDA建模模块 | 第19-21页 |
| 2.2.3 建模结果评价模块 | 第21页 |
| 2.2.4 摘要生成模块 | 第21-22页 |
| 2.3 实验语料 | 第22-23页 |
| 第三章 hLDA建模结果的自动评价方法 | 第23-29页 |
| 3.1 聚簇数评价 | 第23-27页 |
| 3.1.1 词频比例估计理想聚簇数 | 第23-25页 |
| 3.1.2 潜在语义分析(LSA)评价聚簇数 | 第25-26页 |
| 3.1.3 聚簇数评价方法 | 第26-27页 |
| 3.2 相似度评价 | 第27-29页 |
| 3.2.1 相似度计算方法 | 第27-28页 |
| 3.2.2 相似度评价内容 | 第28-29页 |
| 第四章 根据自动评价反馈调节hLDA建模 | 第29-34页 |
| 4.1 hLDA主题模型的各个超参 | 第29-32页 |
| 4.1.1 主题先验分布参数η | 第29-30页 |
| 4.1.2 主题路径参数γ与SCALING_SHAPE、SCALING_SCALE | 第30页 |
| 4.1.3 折棒构造与GEM分布参数m和π | 第30-32页 |
| 4.2 根据自动评价结果反馈调节超参 | 第32-34页 |
| 第五章 相关实验 | 第34-48页 |
| 5.1 hLDA与其他建模结果对比 | 第34-38页 |
| 5.1.1 hLDA与K-means聚类结果对比 | 第34-35页 |
| 5.1.2 hLDA与LDA聚类结果对比 | 第35-37页 |
| 5.1.3 不同建模结果的人工评价 | 第37-38页 |
| 5.2 不同预处理对建模结果的影响 | 第38-48页 |
| 5.2.1 不同分词方法 | 第38-41页 |
| 5.2.2 是否去掉停用词 | 第41-43页 |
| 5.2.3 重复句的不同处理 | 第43-45页 |
| 5.2.4 添加用户词典与同义词替换 | 第45-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 本文的工作总结 | 第48-49页 |
| 6.2 未来展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第53页 |