基于超图的文本摘要与关键词协同抽取研究



基于超图的文本摘要与关键词协同抽取研究

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基于超图的文本摘要与关键词协同抽取研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-18页
1.1 论文研究背景	第9-10页
1.2 论文研究意义	第10-12页
1.3 国内外研究现状	第12-16页
1.3.1 文本摘要	第12-13页
1.3.2 关键词抽取	第13-16页
1.4 论文的主要研究内容	第16页
1.5 论文的组织结构	第16-18页
第二章相关研究技术	第18-26页
2.1 文本摘要技术简介	第18-20页
2.1.1 基于主题聚类的文本摘要	第18-19页
2.1.2 基于图模型的文本摘要	第19页
2.1.3 基于LSA的文本摘要	第19-20页
2.2 自动摘要评价方法	第20-21页
2.2.1 内部评价	第20页
2.2.2 外部评价	第20-21页
2.2.3 ROUGE简介	第21页
2.3 关键词抽取技术简介	第21-24页
2.3.1 朴素贝叶斯模型	第22页
2.3.2 TextRank模型	第22-23页
2.3.3 TF-IDF模型	第23-24页
2.4 关键词抽取评价方法	第24-25页
2.5 本章小结	第25-26页
第三章基于超图的文本摘要与关键词协同抽取方法	第26-36页
3.1 引言	第26-27页
3.2 基于超图的文本摘要与关键词协同抽取算法	第27-30页
3.2.1 构造超图	第27-28页
3.2.2 超边权重计算	第28页
3.2.3 基于边的随机游走算法	第28-29页
3.2.4 基于点的随机游走算法	第29页
3.2.5 协同抽取方法	第29-30页
3.3 文本摘要实验及结果分析	第30-33页
3.3.1 数据集及评价标准	第30页
3.3.2 评价结果	第30-32页
3.3.3 评价结果分析	第32-33页
3.4 关键词抽取实验及结果分析	第33-35页
3.4.1 评价数据集及评价标准	第33页
3.4.2 评价结果	第33-34页
3.4.3 评价结果分析	第34-35页
3.5 本章小结	第35-36页
第四章面向新闻的在线自动摘要与关键词协同抽取系统实现	第36-45页
4.1 引言	第36页
4.2 系统的整体结构	第36-37页
4.3 系统各模块设计与实现	第37-43页
4.3.1 新闻在线获取模块	第37-39页
4.3.2 文本预处理模块	第39-41页
4.3.3 超图建模模块	第41-42页
4.3.4 迭代强化模块	第42-43页
4.3.5 摘要生成模块	第43页
4.4 系统展示	第43-44页
4.5 本章小结	第44-45页
第五章总结与展望	第45-47页
5.1 总结	第45页
5.2 下一步研究工作	第45-47页
参考文献	第47-52页
攻读硕士学位期间参加的科研项目与取得的科研成果	第52-53页
致谢	第53页

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