| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 可读性研究的发展历史 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 文本可读性预测问题的介绍 | 第16-32页 |
| 2.1 文本可读性预测的概述 | 第16页 |
| 2.2 现有可读性预测研究方法的总结 | 第16-28页 |
| 2.2.1 基于传统的文本特征的可读性公式方法 | 第17-19页 |
| 2.2.2 基于认知理论的方法 | 第19-23页 |
| 2.2.3 基于单词统计的语言模型方法 | 第23-25页 |
| 2.2.4 基于复杂特征与机器学习的方法 | 第25-28页 |
| 2.3 特征选择 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于线性回归模型与特征选择的可读性预测方法 | 第32-46页 |
| 3.1 方法的动机 | 第32-33页 |
| 3.2 方法的框架 | 第33页 |
| 3.3 中文特征计算 | 第33-38页 |
| 3.3.1 数据预处理 | 第34页 |
| 3.3.2 分词和词性标注 | 第34-35页 |
| 3.3.3 语法分析 | 第35页 |
| 3.3.4 计算得到的中文可读性特征 | 第35-38页 |
| 3.4 特征选择 | 第38-41页 |
| 3.4.1 基于排序的特征选择 | 第38-40页 |
| 3.4.2 考虑冗余的特征选择 | 第40-41页 |
| 3.4.3 考虑组合特征的特征选择 | 第41页 |
| 3.5 线性回归模型 | 第41-42页 |
| 3.6 方法的设计与实现 | 第42-44页 |
| 3.6.1 方法的设计 | 第42-43页 |
| 3.6.2 方法的实现 | 第43-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 实证研究 | 第46-60页 |
| 4.1 研究问题 | 第46页 |
| 4.2 数据集 | 第46-47页 |
| 4.3 实验设计 | 第47-48页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第47-48页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第48页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第48-58页 |
| 4.4.1 基于设计特征的线性回归模型vs SVR | 第49-52页 |
| 4.4.2 基于线性回归与特征选择的中文文本可读性预测方法的研究 | 第52-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-64页 |
| 5.1 总结 | 第60-61页 |
| 5.2 展望 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参与项目情况 | 第72-73页 |
