基于潜在语义分析的文本摘要技术研究
| CONTENTS | 第6-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 文本摘要技术的分类以及国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 文本摘要技术的分类 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 文本摘要与潜在语义分析 | 第17-26页 |
| 2.1 文本摘要的相关概念 | 第17-18页 |
| 2.2 基于主题模型的摘要算法的框架 | 第18-20页 |
| 2.3 LSA模型 | 第20-24页 |
| 2.3.1 文本的矩阵表示 | 第21页 |
| 2.3.2 奇异值分解 | 第21-23页 |
| 2.3.3 定义潜在语义空间 | 第23-24页 |
| 2.4 基于LSA的文本摘要方法介绍 | 第24-26页 |
| 第三章 基于LSA的词项权重计算模型 | 第26-34页 |
| 3.1 词项权重的定义 | 第26-27页 |
| 3.2 局部权重计算方法 | 第27-28页 |
| 3.3 全局权重计算方法 | 第28-29页 |
| 3.4 邻居权重的概念 | 第29-30页 |
| 3.5 词项权重与潜在语义空间 | 第30-34页 |
| 第四章 基于LSA的文本摘要技术研究 | 第34-41页 |
| 4.1 摘要算法的总体结构 | 第34页 |
| 4.2 文本预处理 | 第34-35页 |
| 4.3 文本分析与权重计算 | 第35-36页 |
| 4.3.1 文本表示 | 第35-36页 |
| 4.3.2 权重计算 | 第36页 |
| 4.4 语义分析 | 第36-37页 |
| 4.5 摘要抽取与优化 | 第37-41页 |
| 4.5.1 主题选取 | 第37页 |
| 4.5.2 摘要句选取 | 第37-39页 |
| 4.5.3 齐普夫定律与摘要优化 | 第39-41页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第41-47页 |
| 5.1 实验数据集介绍 | 第41-42页 |
| 5.2 评测指标 | 第42-43页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第43-47页 |
| 第六章 论文总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 课题研究工作总结 | 第47-48页 |
| 6.2 存在的问题以及研究工作展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士学位期间发表的主要学术论文 | 第55-56页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第56页 |
