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面向新媒体的新闻缩写关键技术研究

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面向新媒体的新闻缩写关键技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景和意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-14页
  1.3 论文的主要工作第14页
  1.4 论文的组织形式第14-16页
第2章 相关理论及方法第16-26页
  2.1 新闻缩写的预处理技术第16-19页
    2.1.1 中文分词第16页
    2.1.2 命名实体识别第16-17页
    2.1.3 句法分析第17-19页
  2.2 缩写常用算法模型第19-22页
    2.2.1 噪声信道模型第19-20页
    2.2.2 剪枝模型第20-21页
    2.2.3 同步树替代文法模型第21-22页
  2.3 摘要提取相关算法第22-25页
    2.3.1 整数线性规划第22-23页
    2.3.2 句子增强技术第23-24页
    2.3.3 社交网络打分机制第24-25页
  2.4 本章小结第25-26页
第3章 新闻内容单句缩写算法第26-39页
  3.1 研究概述第26页
  3.2 新闻标题缩写算法第26-33页
    3.2.1 词对齐技术第27-28页
    3.2.2 基于GIZA++的词对齐第28-31页
    3.2.3 基于同义词林的词对齐第31-32页
    3.2.4 基于规则与统计的句子压缩算法第32-33页
  3.3 基于关键词的启发式句子压缩算法第33-38页
    3.3.1 关键词提取第33-34页
    3.3.2 启发式的语言学规则第34-37页
    3.3.3 压缩结果修复第37-38页
  3.4 本章小结第38-39页
第4章 基于句子多特征与冗余处理的新闻正文压缩算法第39-45页
  4.1 研究概述第39-40页
  4.2 句子权重计算第40-42页
    4.2.1 基于特征融合的词语权重第40-41页
    4.2.2 句子多特征第41页
    4.2.3 句子权重值第41-42页
  4.3 句子相似度计算第42-43页
  4.4 基于整数线性规划的句子选择算法第43页
  4.5 本章小结第43-45页
第5章 实验系统原型设计与结果分析第45-53页
  5.1 实验环境第45页
  5.2 实验系统原型设计第45-46页
  5.3 实验结果分析第46-52页
    5.3.1 新闻标题缩写算法实验分析第46-48页
    5.3.2 新闻正文摘要抽取及缩写实验分析第48-52页
  5.4 本章小结第52-53页
结论第53-55页
参考文献第55-59页
致谢第59页

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