基于信息抽取和语义相似度的多文档自动文摘技术研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-14页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文创新点 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 文本信息抽取 | 第14-22页 |
| ·数据预处理 | 第14-15页 |
| ·特征选取 | 第15-19页 |
| ·句子长度 | 第15-16页 |
| ·词频 | 第16-18页 |
| ·句子位置 | 第18页 |
| ·线索词 | 第18-19页 |
| ·标题词汇 | 第19页 |
| ·选取候选句 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 基于WordNet语义相似度计算 | 第22-34页 |
| ·WordNet简介 | 第22-23页 |
| ·WordNet设计原理 | 第23-27页 |
| ·同义关系 | 第24-25页 |
| ·其他关系 | 第25-26页 |
| ·知识结构 | 第26-27页 |
| ·NLTK工具简介 | 第27-28页 |
| ·基于WordNet词语相似度计算 | 第28-31页 |
| ·基于WordNet句子相似度计算 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 向量空间模型 | 第34-38页 |
| ·向量空间模型 | 第34-35页 |
| ·余弦度量法 | 第35-36页 |
| ·Dice系数度量法 | 第36-37页 |
| ·匹配系数 | 第37页 |
| ·Jaccard系数 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 基于编网算法的相似矩阵聚类 | 第38-42页 |
| ·编网聚类算法介绍 | 第38-40页 |
| ·文摘生成 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第6章 实验结果与分析 | 第42-60页 |
| ·系统框架 | 第42-43页 |
| ·评价方法 | 第43-46页 |
| ·传统评价方法 | 第43-44页 |
| ·ROUGE | 第44-46页 |
| ·基于信息抽取文摘 | 第46-48页 |
| ·基于WordNet文摘 | 第48-59页 |
| ·Lch方法 | 第48-49页 |
| ·Path方法 | 第49-52页 |
| ·余弦相似度 | 第52-54页 |
| ·Dice系数 | 第54-55页 |
| ·实验分析 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第7章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 研究生阶段的科研项目和论文工作情况 | 第68页 |
