基于诗词特征的可视分析及自动生成
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究的目的及意义 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 研究内容 | 第10-12页 |
| 第2章 文本提取模型训练方法和文本可视化方法 | 第12-22页 |
| 2.1 文本提取及话题模型训练方法 | 第12页 |
| 2.2 中文分词方法 | 第12-18页 |
| 2.3 单篇长文档可视分析方法 | 第18-19页 |
| 2.4 大规模文本集合可视分析方法 | 第19-21页 |
| 2.5 诗词可视化 | 第21-22页 |
| 第3章 古诗词可视分析方法设计 | 第22-44页 |
| 3.1 诗词特征提取 | 第22-29页 |
| 3.1.1 音韵特征提取 | 第22-24页 |
| 3.1.2 语法特征提取 | 第24-26页 |
| 3.1.3 特征数据处理 | 第26-29页 |
| 3.2 古诗词音韵特征分析方法 | 第29-39页 |
| 3.2.1 平仄形式分析方法 | 第30-32页 |
| 3.2.2 平仄连接分析方法 | 第32-34页 |
| 3.2.3 音韵特征组合关系分析方法 | 第34-35页 |
| 3.2.4 音韵细节特征分析方法 | 第35-37页 |
| 3.2.5 音韵特征差异对比分析方法 | 第37-39页 |
| 3.3 古诗词语法结构分析 | 第39-44页 |
| 3.3.1 语法特征层次分析方法 | 第39-40页 |
| 3.3.2 语法特征出现位置分析方法 | 第40-44页 |
| 第4章 古诗自动生成系统与实现 | 第44-54页 |
| 4.1 基于遗传算法的自动生成 | 第45页 |
| 4.2 七律自动生成的设计与实现 | 第45-54页 |
| 4.2.1 分词处理 | 第45-46页 |
| 4.2.2 生成语料库 | 第46-48页 |
| 4.2.3 初始设置 | 第48页 |
| 4.2.4 诗句选择 | 第48-49页 |
| 4.2.5 诗句调整 | 第49-52页 |
| 4.2.6 迭代生成 | 第52-54页 |
| 第5章 实验结果分析 | 第54-64页 |
| 5.1 音韵特征可视化实验结果分析 | 第54-59页 |
| 5.2 语法特征可视化实验结果分析 | 第59-60页 |
| 5.3 自动生成实验结果分析 | 第60-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
