基于向量空间模型的web文本自动摘要系统的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外自动文摘的研究 | 第12-13页 |
| ·国内自动文摘的研究 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容和组织结构 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 Web 文本挖掘概述 | 第15-22页 |
| ·数据挖掘 | 第15页 |
| ·Web 挖掘 | 第15-18页 |
| ·Web 挖掘的定义 | 第15页 |
| ·Web 挖掘的特点 | 第15-17页 |
| ·Web 挖掘的分类 | 第17-18页 |
| ·Web 文本挖掘 | 第18-20页 |
| ·Web 文本挖掘的定义 | 第18页 |
| ·Web 文本挖掘的主要内容 | 第18-19页 |
| ·Web 文本挖掘的过程 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 文摘与自动文摘技术 | 第22-33页 |
| ·文摘的相关概念 | 第22-24页 |
| ·文摘的概念 | 第22-23页 |
| ·文摘的特点和功能 | 第23页 |
| ·文摘的分类 | 第23-24页 |
| ·文摘的内容 | 第24页 |
| ·经典的自动文摘技术 | 第24-29页 |
| ·基于统计的自动文摘 | 第24-26页 |
| ·基于理解的自动文摘 | 第26-28页 |
| ·信息抽取 | 第28页 |
| ·基于结构的自动文摘 | 第28-29页 |
| ·文摘及文摘系统质量评价 | 第29-32页 |
| ·内部评价 | 第30-31页 |
| ·外部评价 | 第31页 |
| ·自动评价方法 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 基于向量空间模型的自动摘要生成 | 第33-42页 |
| ·向量空间模型 | 第33-35页 |
| ·基本概念 | 第33-35页 |
| ·特征项选择 | 第35页 |
| ·特征项权重计算 | 第35页 |
| ·基于向量空间模型的自动摘要算法 | 第35-36页 |
| ·文摘的冗余处理 | 第36-37页 |
| ·算法实验 | 第37-41页 |
| ·测试文档集 | 第38页 |
| ·实验结果与自动摘要举例 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 自动摘要系统设计及实现 | 第42-46页 |
| ·文本摘要系统需求分析 | 第42页 |
| ·文本自动摘要系统总体框架 | 第42页 |
| ·系统主要模块 | 第42-44页 |
| ·文本预处理 | 第43页 |
| ·文本分词 | 第43页 |
| ·关键词抽取 | 第43页 |
| ·摘要生成 | 第43页 |
| ·冗余处理 | 第43-44页 |
| ·自动摘要系统实现 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| ·全文总结 | 第46页 |
| ·工作展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 攻读硕士期间主要科研工作及成果 | 第51-52页 |
