基于自组织映射的自动文摘方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景 | 第9页 |
| ·本课题研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外自动文摘技术发展现状 | 第10-16页 |
| ·国外自动文摘的发展状况 | 第10-11页 |
| ·国内自动文摘的研究现状 | 第11-12页 |
| ·自动文摘的主要方法 | 第12-15页 |
| ·自动文摘的应用领域 | 第15-16页 |
| ·本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 语义信息的量化模型与潜在语义索引 | 第17-24页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·语义信息的量化模型 | 第18-20页 |
| ·词矢量 | 第18-19页 |
| ·上下文矢量 | 第19页 |
| ·语义矢量 | 第19-20页 |
| ·语义相似度 | 第20页 |
| ·潜在语义索引模型 | 第20-23页 |
| ·潜在语义索引 | 第20-21页 |
| ·奇异值分解 | 第21-23页 |
| ·模型的评价 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 Kohonen自组织映射算法 | 第24-29页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·Kohonen自组织映射算法 | 第24-28页 |
| ·自组织映射概要 | 第24-25页 |
| ·自组织映射网络的基本结构 | 第25-26页 |
| ·自组织映射算法 | 第26-28页 |
| ·自组织映射的应用 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 基于自组织映射的文摘方法 | 第29-37页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·文档处理粒度的选取 | 第30-31页 |
| ·特征矩阵的空间降维 | 第31页 |
| ·全局性语义SOM网的建立 | 第31-35页 |
| ·近似矩阵的训练 | 第32-33页 |
| ·文档的量化 | 第33-34页 |
| ·文档的仿真 | 第34页 |
| ·摘要的生成 | 第34-35页 |
| ·局部性结构SOM网的建立 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第5章 实验与评测 | 第37-45页 |
| ·引言 | 第37页 |
| ·实验设计与实现 | 第37-43页 |
| ·原始特征矩阵的归一化 | 第37-38页 |
| ·归一化后摘要的生成 | 第38-41页 |
| ·空间降维后摘要的生成 | 第41-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 结论 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 附录1 示例文档 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
