| 中文摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-19页 |
| 第二章 阅读理解相关概述及任务描述 | 第19-23页 |
| 2.1 阅读理解相关概述 | 第19-20页 |
| 2.2 阅读理解篇章标题选择任务描述 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于神经网络的篇章标题选择 | 第23-27页 |
| 3.1 基本的LSTM模型 | 第23页 |
| 3.2 TS-LSTM/CNN模型结构 | 第23-25页 |
| 3.2.1 输入层 | 第24页 |
| 3.2.2 bi-LSTM层 | 第24-25页 |
| 3.2.3 卷积层 | 第25页 |
| 3.2.4 输出层 | 第25页 |
| 3.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第四章 基于标题与篇章要点相关性的篇章标题选择 | 第27-33页 |
| 4.1 标题与篇章要点相关度矩阵 | 第27-30页 |
| 4.1.1 篇章要点抽取 | 第28页 |
| 4.1.2 基于LSTM的选项与篇章要点的相关性计算 | 第28-30页 |
| 4.2 篇章标题结构分析 | 第30页 |
| 4.3 融合标题结构权值 | 第30-32页 |
| 4.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第33-41页 |
| 5.1 实验语料 | 第33-34页 |
| 5.2 评价指标 | 第34页 |
| 5.3 对比实验 | 第34-35页 |
| 5.4 实验结果 | 第35-39页 |
| 5.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第六章 总结与展望 | 第41-42页 |
| 6.1 总结 | 第41页 |
| 6.2 展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-49页 |
| 个人简况及联系方式 | 第49-50页 |