| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-18页 |
| ·研究目的与意义 | 第15-16页 |
| ·主要内容与基本架构 | 第16-17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 相关研究工作概述 | 第18-29页 |
| ·面向查询的自动文摘相关研究概述 | 第18-24页 |
| ·单文档自动文摘 | 第18-20页 |
| ·多文档自动文摘 | 第20-22页 |
| ·面向查询的多文档自动文摘 | 第22-23页 |
| ·中文面向查询的多文档自动文摘 | 第23-24页 |
| ·云模型相关研究概述 | 第24-28页 |
| ·云模型的理论背景 | 第24-25页 |
| ·云理论发展历史概述 | 第25-27页 |
| ·云模型在自然语言处理中的应用 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于云模型的文摘单元选取 | 第29-56页 |
| ·文摘单元选取相关研究概述 | 第29-34页 |
| ·信息抽取与内容融合 | 第29-30页 |
| ·基于词频的方法 | 第30-31页 |
| ·基于质心的方法 | 第31页 |
| ·基于图的方法 | 第31-33页 |
| ·基于潜在语义索引的方法 | 第33-34页 |
| ·原型方法——多特征融合的文摘单元选取方法 | 第34-36页 |
| ·句子的查询独立特征 | 第34-35页 |
| ·句子的查询相关特征 | 第35-36页 |
| ·特征融合 | 第36页 |
| ·改进的方法——基于云模型的文摘单元选取 | 第36-43页 |
| ·云模型相关理论 | 第36-38页 |
| ·查询独立云 | 第38-40页 |
| ·查询相关云 | 第40-43页 |
| ·云摘要方法的参数训练过程 | 第43-48页 |
| ·训练语料和测试语料 | 第43-44页 |
| ·参数预设 | 第44-45页 |
| ·训练流程 | 第45页 |
| ·参数训练结果 | 第45-48页 |
| ·实验结果 | 第48-54页 |
| ·云摘要系统整体架构 | 第48页 |
| ·实验过程 | 第48-50页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| ·参加TAC 2010评测的情况 | 第52-54页 |
| ·小结 | 第54-56页 |
| 第4章 中文面向查询的多文档自动文摘语料库建设及云摘要系统构建 | 第56-80页 |
| ·面向查询的多文档自动文摘语料库建设 | 第56-65页 |
| ·自动文摘语料相关工作 | 第56-59页 |
| ·中文面向查询的多文档自动文摘语料库的建立 | 第59-65页 |
| ·中文自动文摘评价工具的构建 | 第65-69页 |
| ·自动文摘评测相关研究 | 第65-66页 |
| ·中文自动文摘评价工具构建 | 第66-69页 |
| ·中文云摘要系统的构建 | 第69-73页 |
| ·基本架构 | 第69页 |
| ·预处理 | 第69-70页 |
| ·参数训练过程 | 第70-73页 |
| ·实验结果 | 第73-79页 |
| ·基准系统Coverage-Baseline | 第73页 |
| ·基准系统SumFocus | 第73-75页 |
| ·实验结果 | 第75-79页 |
| ·小结 | 第79-80页 |
| 第5章 基于依存分析与多维云的中文句子修剪 | 第80-115页 |
| ·句子修剪相关研究工作 | 第81-86页 |
| ·句子修剪的概念 | 第81页 |
| ·句子修剪相关研究工作 | 第81-83页 |
| ·自动文摘中的句子修剪相关工作 | 第83-84页 |
| ·中文句子修剪系统基本架构 | 第84-86页 |
| ·基于依存分析的多候选句生成方法 | 第86-97页 |
| ·依存分析概述 | 第86-88页 |
| ·多候选句生成过程 | 第88-89页 |
| ·基于依存分析的人工规则 | 第89-96页 |
| ·候选句子集合的获得 | 第96-97页 |
| ·基于多维云的候选句选取 | 第97-108页 |
| ·多维云理论概述 | 第98-99页 |
| ·词语多维云 | 第99-104页 |
| ·词语云到句子云的跃升 | 第104-106页 |
| ·基于云相似度和信息密度的候选句选取 | 第106-108页 |
| ·实验结果 | 第108-113页 |
| ·实验过程 | 第108-109页 |
| ·修剪句质量的人工评价结果 | 第109-110页 |
| ·文摘质量的自动评价结果 | 第110-113页 |
| ·小结 | 第113-115页 |
| 第6章 基于云模板的面向查询多文档自动文摘句子排序 | 第115-141页 |
| ·句子排序的相关研究 | 第115-119页 |
| ·句子排序的概念 | 第115-116页 |
| ·国外相关工作 | 第116-118页 |
| ·国内相关研究 | 第118-119页 |
| ·基本思想和整体架构 | 第119-125页 |
| ·云模板与多数次序方法的比较 | 第119-121页 |
| ·云模板方法的基本思想 | 第121-124页 |
| ·云模板方法的基本架构 | 第124-125页 |
| ·基于复杂网络抱团发现的自适应聚类 | 第125-131页 |
| ·相关研究概述 | 第125-127页 |
| ·自适应聚类方法 | 第127-131页 |
| ·自适应聚类结果 | 第131页 |
| ·基于云模板的句子排序 | 第131-134页 |
| ·句子相对位置云 | 第131-132页 |
| ·主题相对位置云 | 第132-134页 |
| ·文摘句顺序的确定 | 第134页 |
| ·实验结果 | 第134-140页 |
| ·实验过程 | 第134-135页 |
| ·自动评测 | 第135-136页 |
| ·人工评测 | 第136-138页 |
| ·句子排序的结果 | 第138-140页 |
| ·小结 | 第140-141页 |
| 第7章 结论与展望 | 第141-144页 |
| ·本文结论 | 第141-142页 |
| ·展望 | 第142-144页 |
| 参考文献 | 第144-156页 |
| 攻读学位期间所发表的论文 | 第156-158页 |
| 专利申请情况 | 第158-159页 |
| 攻读学位期间参与的项目 | 第159-160页 |
| 致谢 | 第160页 |