面向Web的中文自动文摘生成的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·课题研究的现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 Web 主题文本抽取与中文分词 | 第15-29页 |
| ·Web 文本抽取分类 | 第16-17页 |
| ·浅层文本特征 | 第17-19页 |
| ·链接密度 | 第17页 |
| ·文本密度 | 第17-19页 |
| ·基于机器学习的决策树算法 | 第19-24页 |
| ·ID3 算法原理及评价 | 第20-21页 |
| ·C4.5 算法原理及评价 | 第21-24页 |
| ·中文分词 | 第24-29页 |
| ·IKAnalyser 系统结构 | 第25-26页 |
| ·IKAnalyser 分词原理及算法 | 第26页 |
| ·分词实例 | 第26-29页 |
| 第三章 基于特征信息提取的自动文摘生成技术 | 第29-39页 |
| ·自动文摘概述 | 第29-33页 |
| ·自动文摘分类 | 第30-32页 |
| ·自动文摘评价 | 第32-33页 |
| ·基于特征信息提取的自动文摘 | 第33-39页 |
| ·文本预处理 | 第33-34页 |
| ·词语、句子权重计算 | 第34-35页 |
| ·句子相似度计算 | 第35-37页 |
| ·文摘句提取及文摘输出 | 第37-39页 |
| 第四章 面向Web 的自动文摘生成系统的设计 | 第39-45页 |
| ·系统结构设计 | 第39-42页 |
| ·Web 主题文本抽取框架 | 第40-42页 |
| ·自动文摘生成框架 | 第42页 |
| ·用户界面模块设计 | 第42-45页 |
| 第五章 面向Web 的自动文摘生成系统的实现 | 第45-57页 |
| ·开发环境 | 第45页 |
| ·用户界面模块实现 | 第45-52页 |
| ·系统评测 | 第52-57页 |
| ·系统性能评估参数 | 第52-53页 |
| ·Weka 试验 | 第53-57页 |
| 第六章 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 在学研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
