多媒体信息自动摘要及其相关技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 前言 | 第7-9页 |
| 第二章 多媒体信息自动摘要概述 | 第9-36页 |
| ·多媒体技术与自动摘要 | 第9-12页 |
| ·媒体形式 | 第9-10页 |
| ·多媒体信息检索 | 第10-11页 |
| ·多媒体信息自动摘要 | 第11-12页 |
| ·从自然语言理解到大规模文本处理 | 第12-16页 |
| ·自然语言牏概述 | 第12页 |
| ·自然语言理解的目标与困难 | 第12-14页 |
| ·大规模文本处理的新趋势 | 第14-16页 |
| ·自动文摘概述 | 第16-36页 |
| ·自动文摘研究概况 | 第17-18页 |
| ·信息自动摘要的概念框架 | 第18-22页 |
| ·自动文摘的主要方法 | 第22-29页 |
| ·自动文摘系统的评价 | 第29-32页 |
| ·自动文摘领域相关的国际会议 | 第32-36页 |
| 第三章 文本自动综述系统的研究 | 第36-71页 |
| ·概述 | 第36-41页 |
| ·研究的目的和意义 | 第36-38页 |
| ·自动文摘和自动综述 | 第38-39页 |
| ·相关研究 | 第39-41页 |
| ·文本自动综述系统的方法研究 | 第41-46页 |
| ·研究思路 | 第41-42页 |
| ·基本框架 | 第42-44页 |
| ·系统总体设计 | 第44-46页 |
| ·向量空间模型简介 | 第46-55页 |
| ·VSM的几个基本概念 | 第46-47页 |
| ·项的选择 | 第47-49页 |
| ·项的权重 | 第49-50页 |
| ·一种使用关联词典的相似度计算方法 | 第50-55页 |
| ·文本分段 | 第55-60页 |
| ·文本分段的各种方法分析 | 第55-57页 |
| ·分段算法的基本原理 | 第57-58页 |
| ·分段算法的实现 | 第58-60页 |
| ·文本聚类 | 第60-65页 |
| ·文本聚类的各种方法分析 | 第61-63页 |
| ·聚类算法的实现 | 第63-65页 |
| ·综述的生成 | 第65页 |
| ·实验结果与分析 | 第65-71页 |
| 第四章 问题回答系统的研究 | 第71-95页 |
| ·问题回答及其和自动摘要的关系 | 第71-73页 |
| ·TREC问题回答任务 | 第73-76页 |
| ·系统的研究和实现 | 第76-95页 |
| ·系统框架 | 第77-79页 |
| ·基于WordNet的语义分析 | 第79-86页 |
| ·问题分析模块 | 第86-89页 |
| ·检索模块 | 第89-90页 |
| ·答案验证 | 第90-93页 |
| ·实验结果及讨论 | 第93-95页 |
| 第五章 视频摘要技术研究 | 第95-105页 |
| ·概述 | 第95-99页 |
| ·与NLP结合的视频摘要系统 | 第99-102页 |
| ·系统设计与实现 | 第102-105页 |
| 第六章 总结和展望 | 第105-107页 |
| 参考文献 | 第107-113页 |
| 后记 | 第113-115页 |
