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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
本篇论文共
59
页,
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