| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究意义 | 第8页 |
| ·自动文本摘要技术概述 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-13页 |
| ·文章组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 基于WordNet 的词语消歧 | 第14-33页 |
| ·WordNet 概述 | 第14-17页 |
| ·WordNet 中概念的表示形式 | 第14-15页 |
| ·WordNet 的语义关系 | 第15-16页 |
| ·WordNet 中的存储结构 | 第16-17页 |
| ·词汇语义关系及基于WordNet 的语义相关度计算 | 第17-23页 |
| ·基于WordNet 概念组织方式的词语相关度 | 第17-21页 |
| ·基于WordNet 概念释义的词语相关度 | 第21-23页 |
| ·基于上下文相关度的词语消歧 | 第23-28页 |
| ·句子连贯度 | 第23-24页 |
| ·词语消歧的实现策略 | 第24-28页 |
| ·句际相关度 | 第28-30页 |
| ·实验 | 第30-31页 |
| ·系统介绍 | 第30页 |
| ·数据集 | 第30页 |
| ·评价标准 | 第30-31页 |
| ·实验结果 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 潜在语义分析在文本摘要领域中的应用 | 第33-52页 |
| ·LSA 与自动文本摘要 | 第33-35页 |
| ·LSA 概述 | 第33-34页 |
| ·LSA 与自动文本摘要 | 第34-35页 |
| ·PLSA 与自动文本摘要 | 第35-39页 |
| ·PLSA 模型概述 | 第35-36页 |
| ·PLSA 模型的初始化 | 第36-37页 |
| ·PLSA 模型的求解过程 | 第37-39页 |
| ·LDA 与自动文本摘要 | 第39-45页 |
| ·LDA 模型概述 | 第39-41页 |
| ·LDA 模型初始化和求解过程 | 第41-44页 |
| ·文本摘要领域两种扩展的LDA 模型 | 第44-45页 |
| ·HMM 与自动文本摘要 | 第45-50页 |
| ·HMM 概述 | 第45-49页 |
| ·HMM 在文本摘要领域的应用 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 基于DHMM 的无监督单文本摘要 | 第52-66页 |
| ·非独立HMM 模型—DHMM | 第52-58页 |
| ·DHMM 建模 | 第52-56页 |
| ·基于DHMM 的文本潜在语义分析 | 第56-58页 |
| ·自动摘要系统实现及实验分析 | 第58-65页 |
| ·系统实现 | 第58-59页 |
| ·数据集 | 第59-60页 |
| ·评价方法 | 第60-61页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第61-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结和展望 | 第66-68页 |
| ·本文完成的工作 | 第66页 |
| ·未来的研究方向 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69页 |
| 攻读硕士学位期间获得的专利申请 | 第69-70页 |
| 缩略词 | 第70-71页 |
| 图表清单 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |