| 提要 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 智能规划简介 | 第15-19页 |
| ·智能规划的发展 | 第15-16页 |
| ·智能规划原理 | 第16-18页 |
| ·智能规划的现状及展望 | 第18-19页 |
| 第3章 自然语句生成简介 | 第19-24页 |
| ·自然语言处理简介 | 第19-20页 |
| ·自然语言生成 | 第20页 |
| ·自然语言生成经典结构 | 第20-22页 |
| ·内容规划 | 第21页 |
| ·句子规划 | 第21-22页 |
| ·表层生成 | 第22页 |
| ·自然语句生成 | 第22-24页 |
| 第4章 基于搭配抽取的自然语句生成规划方法 | 第24-39页 |
| ·语料处理 | 第24-26页 |
| ·语义标注和关键信息 | 第24-26页 |
| ·从属信息 | 第26页 |
| ·搭配抽取 | 第26-31页 |
| ·词语搭配 | 第27页 |
| ·共现词频 | 第27-28页 |
| ·互信息 | 第28-30页 |
| ·从属信息的搭配抽取 | 第30-31页 |
| ·规划方法 | 第31-36页 |
| ·PTAG：Probabilistic Tree-Adjoining Grammars | 第31-34页 |
| ·类 PCRISP 的规划动作 | 第34-36页 |
| ·算法流程 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第5章 基于马尔可夫过程的自然语句生成规划方法 | 第39-49页 |
| ·马尔可夫过程简介 | 第39-40页 |
| ·马尔可夫过程原理 | 第39页 |
| ·高阶马尔可夫模型 | 第39-40页 |
| ·语法模型 | 第40-41页 |
| ·构建二阶马尔可夫模型 | 第41-43页 |
| ·最大似然估计 | 第41-42页 |
| ·构建过程 | 第42-43页 |
| ·基于二阶马尔可夫模型的规划方法 | 第43-45页 |
| ·后向搜索 | 第43-44页 |
| ·从属信息处理 | 第44页 |
| ·规划形式化 | 第44-45页 |
| ·算法流程 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第6章 实验结果分析 | 第49-53页 |
| 第7章 结语 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 致谢 | 第58页 |