| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 英文缩略表 | 第14-15页 |
| 第一章 引言 | 第15-25页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第16-21页 |
| 1.2.1 农业科技信息应用研究现状 | 第16页 |
| 1.2.2 农业科技信息技术研究现状 | 第16-21页 |
| 1.3 本文的主要工作内容和创新点 | 第21-23页 |
| 1.4 论文的章节安排 | 第23-25页 |
| 第二章 农业科技信息语义挖掘相关理论研究 | 第25-41页 |
| 2.1 基础理论 | 第25-28页 |
| 2.1.1 自然语言处理概念定义 | 第25页 |
| 2.1.2 自然语言处理基础方法论 | 第25-27页 |
| 2.1.3 自然语言处理应用理论 | 第27-28页 |
| 2.2 语义表示理论 | 第28-30页 |
| 2.2.1 抽取式模型语义表示 | 第28-29页 |
| 2.2.2 生成式模型语义表示 | 第29-30页 |
| 2.3 深度学习理论 | 第30-40页 |
| 2.3.1 前向神经网络 | 第31-32页 |
| 2.3.2 反向传播 | 第32-33页 |
| 2.3.3 递归神经网络 | 第33-39页 |
| 2.3.4 束搜索(Beamsearch) | 第39-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 农业科技文摘数据集及其处理 | 第41-50页 |
| 3.1 原始数据集信息特征描述 | 第41-42页 |
| 3.1.1 数据集来源及平台介绍 | 第41页 |
| 3.1.2 数据集组成特征介绍 | 第41-42页 |
| 3.2 数据处理流程 | 第42-43页 |
| 3.3 数据处理内容 | 第43-48页 |
| 3.3.1 数据预处理 | 第43-44页 |
| 3.3.2 词汇表生成 | 第44-45页 |
| 3.3.3 模型序列数据转换 | 第45-46页 |
| 3.3.4 模型序列训练集、验证集和测试集切分 | 第46-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 农业科技信息语义挖掘模型实验与结果评估 | 第50-65页 |
| 4.1 引言 | 第50页 |
| 4.2 农业科技文摘语义挖掘模型方法 | 第50-53页 |
| 4.2.1 抽取式自动文摘方法 | 第50-52页 |
| 4.2.2 生成式自动文摘方法 | 第52-53页 |
| 4.3 农业科技文摘信息语义挖掘模型网络结构 | 第53-54页 |
| 4.4 农业科技文摘信息语义挖掘模型评估方式 | 第54-57页 |
| 4.4.1 交叉熵、信息压缩率与信息保留率 | 第54-55页 |
| 4.4.2 ROUGE指标体系 | 第55-57页 |
| 4.5 模型实验结果 | 第57-64页 |
| 4.5.1 前期传统抽取式实验结果 | 第57-58页 |
| 4.5.2 中期生成式实验结果 | 第58-60页 |
| 4.5.3 后期生成式实验结果 | 第60-64页 |
| 4.6 模型结果分析 | 第64-65页 |
| 第五章 农业科技信息抽取系统原型及用户接口设计与实现 | 第65-75页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 农业科技信息抽取系统原型设计 | 第65-69页 |
| 5.2.1 系统原型架构设计思路 | 第65-67页 |
| 5.2.2 系统原型前后端交互设计 | 第67-68页 |
| 5.2.3 系统原型用户接口界面设计 | 第68-69页 |
| 5.3 农业科技信息抽取系统原型实现 | 第69-74页 |
| 5.3.1 系统原型前后端交互实现 | 第69-70页 |
| 5.3.2 系统原型用户接口界面实现 | 第70-72页 |
| 5.3.3 系统原型后端模型数据可视化 | 第72-74页 |
| 5.4 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 本文研究工作总结 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 附录模型对比公开数据集Gigaword数据摘录 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 作者简历 | 第86页 |