基于马尔科夫模型的文本相似度研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| ·本课题研究的目的 | 第8页 |
| ·本课题研究的意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究的现状 | 第9-13页 |
| ·文本相似度研究现状 | 第9-11页 |
| ·马尔科夫模型简介及研究现状 | 第11-12页 |
| ·文本相似度研究存在的问题 | 第12-13页 |
| ·文本相似度与马尔科夫模型的结合 | 第13页 |
| ·本文创新及内容安排 | 第13-15页 |
| ·本文的创新 | 第13页 |
| ·本文的内容安排 | 第13-15页 |
| 2 词频 | 第15-24页 |
| ·VSM和TF-IDF方法简介 | 第15-17页 |
| ·计算TF项和IDF项的方法 | 第15-17页 |
| ·算法的复杂度分析 | 第17页 |
| ·数据预处理 | 第17-24页 |
| ·数据预处理和降维的必要性 | 第17页 |
| ·数据降维 | 第17-18页 |
| ·数据预处理/降维方法 | 第18-22页 |
| ·关于中文分词 | 第22-24页 |
| 3 词序 | 第24-35页 |
| ·马尔科夫模型状态转移矩阵 | 第24-25页 |
| ·选择马尔科夫模型状态转移矩阵的必要性 | 第24页 |
| ·马尔科夫模型状态转移矩阵的生成 | 第24-25页 |
| ·公共子串 | 第25-33页 |
| ·关于公共子串 | 第25页 |
| ·公共子串求取原理 | 第25-27页 |
| ·公共子串求取算法及复杂度分析 | 第27-33页 |
| ·最长公共子序列 | 第33-35页 |
| ·关于最长公共子序列 | 第33-34页 |
| ·最长公共子序列的求取 | 第34-35页 |
| 4 文本相似度计算 | 第35-44页 |
| ·文本相似度计算模型 | 第35-37页 |
| ·基于马尔科夫模型的文本相似度计算公式的设计原则 | 第35页 |
| ·基于马尔科夫模型的文本相似度计算公式的建立 | 第35-37页 |
| ·连接因子μ | 第37-42页 |
| ·连接因子μ的定义 | 第37-38页 |
| ·连接因子μ的计算实例 | 第38-41页 |
| ·计算μ的详细流程图 | 第41-42页 |
| ·文本相似度计算模型的特点 | 第42页 |
| ·文本相似度计算模型的计算流程 | 第42-44页 |
| 5 实验及结果分析 | 第44-51页 |
| ·关于数据集 | 第44-48页 |
| ·Ohsu-trec数据集 | 第44-46页 |
| ·本文数据集的生成 | 第46-48页 |
| ·实验结果 | 第48-49页 |
| ·实验评估算法 | 第48页 |
| ·对比实验结果 | 第48-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-50页 |
| ·系统应用及未来展望 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录A 边建树边检索树程序 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
