汉越双语新闻话题分析方法研究
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-21页 |
1.1. 研究背景及意义 | 第11-12页 |
1.2. 国内外研究现状 | 第12-18页 |
1.2.1. 越南语相关研究 | 第12页 |
1.2.2. 语义相关度研究现状 | 第12-17页 |
1.2.3. 文本相似度的研究现状 | 第17页 |
1.2.4. 双语新闻话题的研究现状 | 第17-18页 |
1.3. 研究内容与组织结构 | 第18-21页 |
1.3.1. 研究内容 | 第18-19页 |
1.3.2.论文组织 | 第19-21页 |
第二章 相关理论基础 | 第21-31页 |
2.1. 语义相关度 | 第21-25页 |
2.1.1. 语义相关度概念 | 第21-22页 |
2.1.2. 语义相关度测试集介绍 | 第22-24页 |
2.1.3. 语义相关度评测方法介绍 | 第24-25页 |
2.2. 文本相似度理论基础 | 第25-27页 |
2.2.1. 文本结构化表示 | 第25-26页 |
2.2.2. 向量空间模型 | 第26-27页 |
2.3. 话题相关理论 | 第27-30页 |
2.3.1. 话题发现的任务 | 第27-28页 |
2.3.2. 话题发现体系 | 第28-29页 |
2.3.3. 新闻特征分析及结构化 | 第29-30页 |
2.4. 本章小结 | 第30-31页 |
第三章 基于维基百科的汉越词语语义相关度计算 | 第31-43页 |
3.1. 引言 | 第31-32页 |
3.2. 维基百科数据获取与预处理 | 第32-35页 |
3.2.1. 维基百科介绍 | 第32-34页 |
3.2.2. 维基百科数据获取 | 第34-35页 |
3.2.3. 维基百科数据预处理 | 第35页 |
3.3. 汉越词语语义相关度计算 | 第35-38页 |
3.3.1. 基于维基百科的ESA算法 | 第35-36页 |
3.3.2. 概念的ESA向量表示 | 第36-38页 |
3.3.3. 跨语言词语语义相关度 | 第38页 |
3.4. 实验与分析 | 第38-41页 |
3.4.1. 测试集构建 | 第38-39页 |
3.4.2. 实验数据 | 第39页 |
3.4.3. 评价方法 | 第39-40页 |
3.4.4. 实验结果与分析 | 第40-41页 |
3.5. 本章小结 | 第41-43页 |
第四章 基于双语主题分布词的汉越文本相似度计算 | 第43-53页 |
4.1. 引言 | 第43页 |
4.2. 主题模型 | 第43-45页 |
4.3. 跨语言文本相似度计算 | 第45-49页 |
4.3.1. 基本流程 | 第45-46页 |
4.3.2. 跨语言主题识别 | 第46页 |
4.3.3. KL散度 | 第46-47页 |
4.3.4. 余弦相似度 | 第47-48页 |
4.3.5. 文本相似度确定 | 第48-49页 |
4.4. 实验与分析 | 第49-52页 |
4.4.1. 实验数据 | 第49-50页 |
4.4.2. 数据处理 | 第50页 |
4.4.3. 评价标准 | 第50-51页 |
4.4.4. 实验结果与分析 | 第51-52页 |
4.5. 本章小结 | 第52-53页 |
第五章 融合要素及主题的汉越双语新闻话题分析 | 第53-63页 |
5.1. 引言 | 第53页 |
5.2. 汉越双语新闻文本处理 | 第53-56页 |
5.2.1. 数据准备 | 第53-54页 |
5.2.2. 新闻文本特征提取 | 第54-55页 |
5.2.3. 文本相似度矩阵 | 第55-56页 |
5.3. 自适应K均值聚类 | 第56-59页 |
5.3.1. K均值 | 第57页 |
5.3.2. 聚类数的确定 | 第57-58页 |
5.3.3. 自适应K均值聚类算法描述 | 第58-59页 |
5.4. 实验结果与分析 | 第59-61页 |
5.4.1. 实验数据 | 第59页 |
5.4.2. 评价方法 | 第59-60页 |
5.4.3. 实验结果与分析 | 第60-61页 |
5.5. 本章小结 | 第61-63页 |
第六章 结束语 | 第63-65页 |
6.1. 论文总结 | 第63页 |
6.2. 下一步工作 | 第63-65页 |
致谢 | 第65-67页 |
参考文献 | 第67-75页 |
附录A 攻读硕士期间发表论文与申请软件著作权 | 第75-77页 |
附录B 攻读硕士期间参与项目 | 第77页 |