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基于基本要素的多文档自动文摘研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-13页
第1章 绪论第13-19页
   ·研究领域概述第13-14页
   ·国内外研究现状第14-16页
   ·论文的主要工作第16-18页
   ·论文的组织结构第18-19页
第2章 多文档自动文摘概述第19-34页
   ·文摘的分类第19-21页
   ·自动文摘发展历程第21页
   ·单文档自动文摘第21-25页
     ·基于抽取的方法第21-23页
     ·基于理解的方法第23-25页
   ·多文档自动文摘第25-29页
     ·基于质心的方法第27-28页
     ·基于聚类的方法第28页
     ·基于句子压缩的方法第28页
     ·基于信息融合的方法第28-29页
   ·自动文摘的评价方法第29-32页
     ·内部评价方法第30-31页
     ·外部评价方法第31-32页
   ·多文档自动文摘的应用领域第32-33页
   ·小结第33-34页
第3章 基于基本要素的多文档自动文摘内容选择第34-56页
   ·相关研究第34-38页
     ·内容单元粒度划分第34-35页
     ·内容单元选择第35-38页
   ·基本要素的定义第38-39页
   ·基于BE的通用型文摘内容选择第39-46页
     ·实验数据第41页
     ·结果分析第41-46页
   ·基于BE的用户聚集型文摘内容选择第46-55页
     ·实验数据第48页
     ·结果分析第48-55页
   ·小结第55-56页
第4章 多文档自动文摘的句子抽取策略第56-81页
   ·基于基本要素向量空间聚类的句子抽取方法第56-62页
     ·预处理第57-58页
   生成BE第57页
   计算BE的分值第57-58页
   计算句子分值第58页
     ·BE聚类第58-60页
   句子表示第58-59页
   K-均值聚类第59页
   类个数k的自动探测第59-60页
     ·句子抽取第60页
     ·生成文摘第60-61页
     ·实验结果第61-62页
     ·结论第62页
   ·基于自适应聚类和全局搜索策略的句子抽取方法第62-71页
     ·相关研究第63-64页
     ·词项提取第64-65页
     ·句子聚类第65-67页
     ·文摘句选择第67-68页
   局部搜索方法第67页
   全局搜索策略第67-68页
     ·实验结果第68-70页
   评价方法第68-69页
   实验结果第69-70页
     ·结论第70-71页
   ·基于演化计算的句子抽取方法第71-79页
     ·预处理模块第72页
     ·统计模块第72-75页
   词重第73页
   句子分值第73-75页
   句子相似度矩阵第75页
     ·句子抽取模块第75-77页
     ·实验结果第77-79页
   实验数据第77页
   评测方法第77页
   评测结果第77-79页
     ·结论第79页
   ·小结第79-81页
第5章 基于混合模型的句子排序策略第81-94页
   ·相关研究第82-84页
   ·混合模型第84-87页
     ·句间关系第84-86页
   位置关系第84页
   话题关系第84-85页
   依赖关系第85-86页
   时间关系第86页
     ·混合模型第86-87页
   ·确定顺序第87-89页
   ·实验结果第89-93页
     ·实验数据第89-90页
     ·实验结果第90-93页
   与人工排序的距离第90-92页
   ROUGE 得分第92-93页
   ·小结第93-94页
第6章 基于基本要素的文摘内容连贯性评测模型第94-107页
   ·概述第94-97页
   ·相关研究第97-98页
   ·文摘内容连贯性评测模型第98-103页
   ·实验结果第103-106页
  转移概率估计第103-105页
  文摘连贯性模型评价第105-106页
   ·小结第106-107页
第7章 结论与展望第107-110页
   ·结论第107-108页
   ·展望第108-110页
参考文献第110-120页
附录A 图表索引第120-122页
附录B 攻读博士学位期间科研情况第122-124页
致谢第124页

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