基于标题特征和词汇关联的文本结构分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·文本结构分析任务 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 相关技术及研究现状 | 第15-25页 |
| ·基于规则的方法 | 第15-18页 |
| ·层次分析 | 第15-17页 |
| ·文本标引 | 第17-18页 |
| ·基于统计的方法 | 第18-22页 |
| ·文本关系图 | 第18-19页 |
| ·TextTiling算法 | 第19-20页 |
| ·Dotplotting算法 | 第20页 |
| ·潜在语义分析 | 第20-21页 |
| ·动态规划算法 | 第21-22页 |
| ·性能评价方式 | 第22-24页 |
| ·F-measure评价方法 | 第22-23页 |
| ·Pk评价方法 | 第23-24页 |
| ·WindowDiff评价方法 | 第24页 |
| ·小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于标题特征的文本结构分析 | 第25-34页 |
| ·存在问题 | 第25-26页 |
| ·改进的数字识别法 | 第26-27页 |
| ·基于特征词的标题识别 | 第27-30页 |
| ·抽取特征词 | 第27-28页 |
| ·标题判定 | 第28-30页 |
| ·标题选择 | 第30页 |
| ·实验和结果分析 | 第30-31页 |
| ·标题识别系统 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于词汇关联的文本结构分析 | 第34-47页 |
| ·问题提出 | 第34页 |
| ·知网简介 | 第34-35页 |
| ·改进的TextTiling算法 | 第35-43页 |
| ·预处理 | 第35-36页 |
| ·利用知网获取语义关系 | 第36-37页 |
| ·基于语义的紧凑度计算 | 第37-39页 |
| ·深度计算 | 第39-40页 |
| ·平滑处理 | 第40-42页 |
| ·边界选择 | 第42-43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-46页 |
| ·测试语料 | 第43页 |
| ·评价指标 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44页 |
| ·结果分析 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-49页 |
| 附录I 科技论文的标题识别结果XML框架 | 第49-50页 |
| 附录II 摘要模板示例 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士期间发表(含录用)的学术论文 | 第55-56页 |
