| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 信息检索 | 第11-12页 |
| 1.3 多文档自动摘要 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第13-15页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 1.6 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 主题模型相关研究 | 第17-27页 |
| 2.1 主题模型的提出与发展 | 第17-18页 |
| 2.2 概率隐性语义分析模型 | 第18-21页 |
| 2.3 LDA模型 | 第21-26页 |
| 2.3.1 LDA模型表示 | 第21-23页 |
| 2.3.2 LDA参数估计 | 第23-24页 |
| 2.3.3 LDA模型的扩展 | 第24-26页 |
| 2.4 主题模型评价标准 | 第26页 |
| 2.4.1 Perplexity | 第26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 文档自动摘要相关研究 | 第27-37页 |
| 3.1 单文档自动摘要 | 第27-29页 |
| 3.2 多文档自动摘要 | 第29-33页 |
| 3.2.1 信息混合摘要 | 第30页 |
| 3.2.2 主题驱动的摘要和MMR | 第30-31页 |
| 3.2.3 基于Centroid的摘要 | 第31页 |
| 3.2.4 基于句子压缩的多文档摘要 | 第31-33页 |
| 3.3 国内文档自动摘要的研究 | 第33-34页 |
| 3.4 文档自动摘要的评价标准 | 第34-36页 |
| 3.4.1 文档摘要自动评价方法 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 平滑的PhraseLDA主题建模 | 第37-49页 |
| 4.1 短语主题模型PhraseLDA | 第38-42页 |
| 4.1.1 频率短语挖掘 | 第38页 |
| 4.1.2 基于短语袋假设的PhraseLDA主题建模 | 第38-41页 |
| 4.1.3 PhraseLDA的缺点 | 第41-42页 |
| 4.2 平滑的参数估计的短语主题模型SmoothPhraseLDA | 第42页 |
| 4.3 实验结果 | 第42-48页 |
| 4.3.1 Perplexity | 第43-45页 |
| 4.3.2 Perplexity+ | 第45-46页 |
| 4.3.3 主题结果质量评估 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于短语主题建模的多文档自动摘要 | 第49-56页 |
| 5.1 SumBasic文档自动摘要生成算法 | 第49-50页 |
| 5.2 基于主题的文档自动摘要技术 | 第50页 |
| 5.3 综合SmoothPhraseLDA与SumBasic的综述内容推荐 | 第50-53页 |
| 5.3.1 基于SmoothPhraseLDA的主题权重计算 | 第51-52页 |
| 5.3.2 基于SumBasic算法的综述内容推荐 | 第52页 |
| 5.3.3 适用于应用的综述内容推荐算法 | 第52-53页 |
| 5.4 语句压缩和精简 | 第53页 |
| 5.5 实验结果 | 第53-55页 |
| 5.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 文献综述系统的实现 | 第56-66页 |
| 6.1 文献检索 | 第56-58页 |
| 6.1.1 文献数据采集系统的设计 | 第56-58页 |
| 6.2 文献检索服务 | 第58-61页 |
| 6.2.1 关键词检索 | 第58-61页 |
| 6.3 检索结果可视化服务 | 第61-63页 |
| 6.4 人机协同综述系统 | 第63-65页 |
| 6.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第7章 总结与展望 | 第66-67页 |
| 7.1 总结 | 第66页 |
| 7.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
