基于关键词过滤和篇章结构的中文自动文摘研究

自动文摘论文 词向量论文 关键词抽取论文 篇章结构论文
论文详情
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-15页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 国外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究现状第11-12页
    1.3 论文的研究目的和研究内容第12-13页
        1.3.1 研究目的第12页
        1.3.2 研究内容第12-13页
    1.4 论文结构第13-15页
2 自动文摘的相关理论和技术第15-25页
    2.1 文摘的概念第15-16页
        2.1.1 文摘的定义第15页
        2.1.2 文摘的分类第15-16页
    2.2 自动文摘研究方法第16-19页
        2.2.1 基于统计的文摘方法第16-17页
        2.2.2 基于自然语言理解的文摘方法第17页
        2.2.3 基于信息抽取的文摘方法第17-18页
        2.2.4 基于文本篇章结构的文摘方法第18-19页
    2.3 句子的向量空间模型和相似度计算第19-24页
        2.3.1 中文分词技术第19-20页
        2.3.2 句子的向量空间模型第20-22页
        2.3.3 特征项的选择第22页
        2.3.4 特征项权重的计算第22-23页
        2.3.5 文本特征矩阵的构建第23-24页
        2.3.6 相似度的计算第24页
    2.4 本章小结第24-25页
3 基于WORD2VEC的关键词抽取方法第25-33页
    3.1 方法的提出第25页
    3.2 传统的TEXTRANK的关键词抽取方法第25-27页
        3.2.1 关键词抽取方法概述第25-26页
        3.2.2 TextRank算法思想第26-27页
        3.2.3 TextRank方法流程第27页
    3.3 WORD2VECTOR算法第27-29页
        3.3.1 算法原理第27-29页
        3.3.2 计算词汇相似度第29页
    3.4 融合WORD2VEC的关键词抽取方法第29-32页
        3.4.1 算法思想第29-30页
        3.4.2 算法步骤第30-32页
        3.4.3 算法分析第32页
    3.5 本章小结第32-33页
4 基于关键词过滤和篇章结构的自动文摘方法KS-TEXTRANK第33-40页
    4.1 方法的提出第33页
    4.2 改进的KS-TEXTRANK算法思想第33-34页
    4.3 改进的KS-TEXTRANK算法模型第34-39页
        4.3.1 改进策略第34-35页
        4.3.2 关键词抽取方法的选用第35-36页
        4.3.3 算法流程和描述第36-39页
        4.3.4 算法分析第39页
    4.4 本章小结第39-40页
5 实验及结果分析第40-49页
    5.1 实验设计思路第40-41页
    5.2 实验评估方法第41-43页
        5.2.1 面向论文摘要的相似度评价方法第42页
        5.2.2 基于准确率、召回率和F-measure值的评价方法第42-43页
        5.2.3 基于文摘均匀度与覆盖率的评价方法第43页
    5.3 实验结果分析第43-48页
        5.3.1 三种自动文摘系统的摘要相似度比较第43-44页
        5.3.2 三种系统平均准确率、平均召回率与F值对比第44-45页
        5.3.3 三种自动文摘系统的均匀度与覆盖率比较第45-46页
        5.3.4 词向量模型对自动文摘质量的影响第46-48页
    5.4 本章小结第48-49页
6 总结与展望第49-51页
    6.1 本文总结第49-50页
    6.2 工作展望第50-51页
致谢第51-52页
参考文献第52-56页
附录第56页
    A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第56页
    B.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目第56页
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