基于主题模型的多文档自动文摘方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究情况综述 | 第12-14页 |
| ·论文主要工作和组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第16-32页 |
| ·主题模型 | 第16-22页 |
| ·主题模型LDA | 第16-18页 |
| ·主题及主题产生过程 | 第18-19页 |
| ·LDA的生成过程及图模型表示 | 第19页 |
| ·主题数目的确定 | 第19-20页 |
| ·主题模型中的推断方法 | 第20-22页 |
| ·多文档自动文摘方法简介 | 第22-30页 |
| ·基于单文档文摘技术的自动文摘方法 | 第22-25页 |
| ·基于聚类质心的自动文摘方法 | 第25-27页 |
| ·基于主题模型LDA的自动文摘方法 | 第27-30页 |
| ·自动文摘的评价方法 | 第30-31页 |
| ·人工评价与自动评价 | 第30-31页 |
| ·内部评价与外部评价 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于CTM的排序主题模型文摘算法 | 第32-46页 |
| ·关联主题模型CTM | 第32-34页 |
| ·主题排序与文摘句排序 | 第34-40页 |
| ·CTM主题排序的理论依据 | 第36-37页 |
| ·主题关系度与主题贡献度 | 第37-39页 |
| ·CorrSum算法描述 | 第39-40页 |
| ·实验设计及结果 | 第40-45页 |
| ·数据集描述 | 第40页 |
| ·数据集预处理 | 第40页 |
| ·实验内容 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于文档结构的排序主题模型文摘算法 | 第46-55页 |
| ·文档的标题-正文结构 | 第46-49页 |
| ·Titled-LDA算法描述 | 第46-47页 |
| ·自适应不对称学习 | 第47-48页 |
| ·实验设计与结果 | 第48-49页 |
| ·文档段落结构 | 第49-54页 |
| ·段落主题模型STM | 第50-51页 |
| ·StmSum算法描述 | 第51页 |
| ·实验设计与结果 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 自动文摘算法在分析英语阅读理解上的应用 | 第55-61页 |
| ·实验背景 | 第55页 |
| ·实验目的 | 第55页 |
| ·实验数据集 | 第55-56页 |
| ·实验评价方法 | 第56页 |
| ·实验设计 | 第56-58页 |
| ·实验结果及其分析 | 第58-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-64页 |
| ·文章的贡献与创新 | 第61-62页 |
| ·下一步研究工作 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
