Web新闻自动摘要方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究历史与现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外自动摘要研究 | 第11-13页 |
| 1.2.2 国内自动摘要研究 | 第13-14页 |
| 1.3 课题研究的主要内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 自动摘要相关理论知识介绍 | 第16-24页 |
| 2.1 摘要分类与方法 | 第16-20页 |
| 2.1.1 摘要的分类 | 第16-17页 |
| 2.1.2 自动摘要方法 | 第17-20页 |
| 2.2 网页去噪 | 第20-22页 |
| 2.3 正则表达式 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章Web新闻自动摘要关键技术研究 | 第24-46页 |
| 3.1 基于行块分布函数的网页正文抽取算法 | 第24-31页 |
| 3.1.1 Web网页特征 | 第24-25页 |
| 3.1.2 行块分布算法思想 | 第25-28页 |
| 3.1.3 行块分布算法实现应用实例 | 第28-31页 |
| 3.2 基于分治法的小标题识别算法 | 第31-33页 |
| 3.3 中文分词 | 第33-37页 |
| 3.3.1 基于字符串匹配分词法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 基于统计分词法 | 第35页 |
| 3.3.3 基于知识理解分词法 | 第35-37页 |
| 3.4 基于改进TF*IDF的词语权重计算方法 | 第37-39页 |
| 3.5 基于语义与结构相似度的句子相似度计算方法 | 第39-45页 |
| 3.5.1 基于《知网》的句子语义相似度计算方法 | 第39-45页 |
| 3.5.2 句子结构相似度计算 | 第45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章Web新闻自动摘要系统设计与实现 | 第46-57页 |
| 4.1 系统功能 | 第46页 |
| 4.2 数据库表结构设计 | 第46-48页 |
| 4.3 功能模块设计与实现 | 第48-56页 |
| 4.3.1 网页清洗 | 第48-49页 |
| 4.3.2 结构分析 | 第49-52页 |
| 4.3.3 文本分词 | 第52-53页 |
| 4.3.4 计算权重 | 第53-55页 |
| 4.3.5 生成摘要 | 第55-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第57-66页 |
| 5.1 网页清洗实验 | 第57-59页 |
| 5.2 文本分词实验 | 第59页 |
| 5.3 句子相似度计算实验 | 第59-61页 |
| 5.4 生成摘要实验与评价 | 第61-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第6章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第66页 |
| 6.2 研究工作展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 附录 | 第72页 |
