基于语义词向量的文本分类多文档自动摘要



基于语义词向量的文本分类多文档自动摘要

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论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-15页
1.1 研究背景及意义	第10-11页
1.2 自动摘要的研究历史与现状	第11-12页
1.2.1 国外研究历史与现状	第11-12页
1.2.2 国内研究历史与现状	第12页
1.3 本文的主要研究工作	第12-13页
1.4 论文组织结构	第13-15页
第二章基于语义的多文档自动摘要相关工作研究综述	第15-22页
2.1 多文档自动摘要相关综述	第15-19页
2.1.1 自动摘要分类和技术概述	第15-16页
2.1.2 自动摘要最新进展和技术难点	第16-17页
2.1.3 本文多文档自动摘要的相关概念和主要技术	第17-19页
2.2 文本摘要评价方法	第19-21页
2.2.1 人工评价	第20页
2.2.2 自动评价	第20-21页
2.2.3 自动评测系统的发展	第21页
2.3 本章小结	第21-22页
第三章系统设计与研究	第22-30页
3.1 系统总体设计	第22-25页
3.2 系统功能模块设计与处理流程	第25-26页
3.3 语料库构建及词向量训练	第26-29页
3.3.1 文本预处理与语料库构建	第26-27页
3.3.2 词向量模型训练	第27-29页
3.4 本章小结	第29-30页
第四章基于用户查询的文档检索	第30-44页
4.1 子系统总体设计	第30-31页
4.2 基于语义词向量的关键词抽取	第31-35页
4.2.1 关键词抽取技术研究	第32页
4.2.2 本文基于语义词向量的关键词抽取技术	第32-35页
4.3 基于用户查询的语义文档匹配	第35-37页
4.3.1 基于语义的搜索	第35-36页
4.3.2 基于用户查询的语义文档检索	第36-37页
4.4 实验测试与评价	第37-43页
4.4.1 实验数据选择	第37-38页
4.4.2 基于语义的关键词提取实验与分析	第38-42页
4.4.3 基于用户输入主题词的文档筛选生成实例	第42-43页
4.5 本章小结	第43-44页
第五章基于语义匹配的多文档自动摘要	第44-61页
5.1 系统概述	第44-45页
5.2 基于语义的多文档去冗余	第45-47页
5.2.1 文本表示及文本去冗余	第45-47页
5.3 基于语义的摘要生成	第47-51页
5.3.1 句子权重计算及向量表示	第47-48页
5.3.2 基于语义的聚类及中心主题句提取	第48-49页
5.3.3 基于语义的摘要生成	第49-51页
5.4 摘要生成实验与评价	第51-60页
5.4.1 基于ROUGE-N的摘要生成评价	第51-54页
5.4.2 基于句子覆盖率的摘要生成评价	第54-57页
5.4.3 摘要生成实例	第57-60页
5.5 本章小结	第60-61页
第六章总结与展望	第61-63页
参考文献	第63-72页
致谢	第72-73页
作者攻读学位期间发表的学术论文目录	第73页

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