面向文本相似计算的多维概念关联模型研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外对文本相似度的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外的研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 国内的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文的主要工作及创新点 | 第12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 文本预处理理论 | 第14-21页 |
| 2.1 自然语言处理 | 第14-15页 |
| 2.1.1 自然语言处理的概念 | 第14-15页 |
| 2.1.2 自然语言处理方法 | 第15页 |
| 2.2 文本预处理技术研究 | 第15-19页 |
| 2.2.1 中文分词 | 第15-17页 |
| 2.2.2 词性标注 | 第17页 |
| 2.2.3 句法分析 | 第17-18页 |
| 2.2.4 语义网络 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于多维概念关联模型的句子相似度计算理论 | 第21-35页 |
| 3.1 多维概念关联网络模型的构建 | 第21-28页 |
| 3.1.1 多维概念关联网络模型的意义 | 第21-23页 |
| 3.1.2 多维概念关联模型构建理论 | 第23-28页 |
| 3.2 句子相似度计算方法 | 第28-32页 |
| 3.2.1 基于句子词类串的计算方法 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于句子结构和语法特征的计算方法 | 第30-31页 |
| 3.2.3 基于语义信息的句子相似度的计算方法 | 第31-32页 |
| 3.3 基于多维概念关联模型的句子相似度计算方法 | 第32-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 主观题自动评阅系统的实现 | 第35-43页 |
| 4.1 实验环境 | 第35页 |
| 4.2 系统总体结构 | 第35-36页 |
| 4.3 系统功能模块设计 | 第36页 |
| 4.4 系统的处理流程 | 第36-37页 |
| 4.5 系统的具体实现 | 第37-40页 |
| 4.6 实验设计与分析 | 第40-41页 |
| 4.6.1 实验准备 | 第40页 |
| 4.6.2 实验结果分析 | 第40-41页 |
| 4.7 本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 结论 | 第43-45页 |
| 5.1 论文总结 | 第43页 |
| 5.2 课题展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-49页 |
| 攻读硕士期间所发表学术论文 | 第49-50页 |
| 后记 | 第50页 |
