| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究目标及研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.1 研究目标 | 第15页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文总体框架设计 | 第16-17页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于云计算的自然语言处理研究 | 第19-28页 |
| 2.1 云计算 | 第19-22页 |
| 2.1.1 云计算理论研究 | 第19-20页 |
| 2.1.2 云计算应用研究 | 第20-21页 |
| 2.1.3 云计算平台及标准化 | 第21-22页 |
| 2.2 自然语言处理 | 第22-26页 |
| 2.2.1 中文自然语言处理 | 第22-24页 |
| 2.2.2 自然语言处理工具 | 第24-26页 |
| 2.3 基于云计算的自然语言处理 | 第26-27页 |
| 2.3.1 基于云计算的自然语言处理平台 | 第26页 |
| 2.3.2 基于云计算的关键词抽取 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 文本关键词抽取研究 | 第28-38页 |
| 3.1 文本处理 | 第28-35页 |
| 3.1.1 中文分词 | 第28页 |
| 3.1.2 去停用词 | 第28-29页 |
| 3.1.3 文本表示 | 第29页 |
| 3.1.4 文本词频处理 | 第29-30页 |
| 3.1.5 文本语义相似度处理 | 第30-31页 |
| 3.1.6 文本语言网络处理 | 第31-34页 |
| 3.1.7 文本处理示例 | 第34-35页 |
| 3.2 常用文本关键词抽取方法 | 第35-37页 |
| 3.2.1 传统文本关键词抽取方法 | 第35-36页 |
| 3.2.2 基于机器学习的文本关键词抽取方法 | 第36-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于云计算的多层次文本关键词抽取研究与应用 | 第38-52页 |
| 4.1 基于云计算的多层次文本关键词抽取算法流程 | 第38-39页 |
| 4.2 基于云计算的多层次文本关键词抽取算法实现 | 第39-45页 |
| 4.2.1 基于词频的关键词抽取 | 第39-41页 |
| 4.2.2 基于语义相似度的关键词抽取 | 第41-43页 |
| 4.2.3 基于语言网络的关键词抽取 | 第43-44页 |
| 4.2.4 多层次文本关键词抽取 | 第44-45页 |
| 4.3 基于云计算的多层次文本关键词抽取实验分析 | 第45-51页 |
| 4.3.1 实验数据选取 | 第45-46页 |
| 4.3.2 实验评价标准 | 第46-50页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于云计算的多层次文本关键词抽取系统实现 | 第52-61页 |
| 5.1 基于云计算的多层次文本关键词抽取系统开发环境 | 第52-53页 |
| 5.2 基于云计算的多层次文本关键词抽取系统操作流程 | 第53-54页 |
| 5.3 基于云计算的多层次文本关键词抽取系统操作界面 | 第54-55页 |
| 5.4 基于云计算的多层次文本关键词抽取系统测试运行 | 第55-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 本文总结 | 第61-62页 |
| 后续工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第67页 |
