| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究内容与意义 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 2 相关理论与技术概述 | 第17-23页 |
| 2.1 中文分词技术 | 第17-19页 |
| 2.1.1 中文分词基础理论 | 第17-18页 |
| 2.1.2 常见的中文分词系统 | 第18-19页 |
| 2.2 序关系法 | 第19-20页 |
| 2.3 TextRank算法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 图模型的构建 | 第20页 |
| 2.3.2 基于TextRank的关键词抽取 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 数据预处理 | 第23-30页 |
| 3.1 慕课视频语言特征分析 | 第23-24页 |
| 3.2 慕课视频爬虫 | 第24-26页 |
| 3.3 语音识别 | 第26-27页 |
| 3.4 文本预处理 | 第27-29页 |
| 3.4.1 中文分词 | 第27-29页 |
| 3.4.2 文本过滤 | 第29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 多特征融合的TextRank慕课视频关键词抽取 | 第30-40页 |
| 4.1 特征提取 | 第31-32页 |
| 4.2 权重分配与融合 | 第32-37页 |
| 4.2.1 权值计算 | 第32-36页 |
| 4.2.2 特征融合 | 第36-37页 |
| 4.3 改进的TextRank图模型构建 | 第37页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第37-39页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第37-38页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第38页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第38-39页 |
| 4.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 慕课视频关键词抽取系统的实现 | 第40-45页 |
| 5.1 开发环境与相关技术 | 第40页 |
| 5.2 需求分析 | 第40-41页 |
| 5.3 体系结构设计 | 第41-42页 |
| 5.4 界面设计 | 第42-43页 |
| 5.5 系统测试 | 第43-44页 |
| 5.6 慕课视频关键词抽取系统的优点 | 第44页 |
| 5.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 6 结论与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 研究结论 | 第45页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第52-53页 |
| 学位论文数据集表 | 第53-54页 |