基于词向量和主题模型的生物医学摘要技术
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 文本挖掘领域的文本摘要技术 | 第9-10页 |
| 1.2.2 生物医学领域的文本摘要技术 | 第10-11页 |
| 1.3 本文工作 | 第11-12页 |
| 1.4 本文结构 | 第12-13页 |
| 2 相关资源与评价方法 | 第13-19页 |
| 2.1 生物医学相关资源 | 第13-15页 |
| 2.1.1 MEDLINE | 第13-14页 |
| 2.1.2 SemRep | 第14-15页 |
| 2.2 文本摘要评价方法 | 第15-18页 |
| 2.2.1 内部评价 | 第15-17页 |
| 2.2.2 常用的文本摘要自动评价工具 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 基于词向量自动生成多文档摘要 | 第19-27页 |
| 3.1 问题引出 | 第19页 |
| 3.2 基于词向量自动生成多文档摘要 | 第19-23页 |
| 3.2.1 训练word2vec模型 | 第20-21页 |
| 3.2.2 构建句子图 | 第21-23页 |
| 3.2.3 计算句子权重 | 第23页 |
| 3.2.4 生成摘要 | 第23页 |
| 3.3 实验与结果分析 | 第23-26页 |
| 3.3.1 实验设计 | 第23-25页 |
| 3.3.2 实验结果及讨论 | 第25-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 4 自动生成面向用户角色的疾病摘要 | 第27-39页 |
| 4.1 问题引出 | 第27页 |
| 4.2 自动生成面向用户角色的疾病摘要 | 第27-32页 |
| 4.2.1 数据收集 | 第28-29页 |
| 4.2.2 主题建模 | 第29-30页 |
| 4.2.3 生成摘要 | 第30-32页 |
| 4.3 实验与结果分析 | 第32-38页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第32-33页 |
| 4.3.2 实验结果及讨论 | 第33-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 结论 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
