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新闻报道的交互式时间线系统研究

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新闻报道的交互式时间线系统研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-12页
第1章 绪论第12-19页
  1.1 课题背景和意义第12-14页
  1.2 国内外发展现状第14-17页
    1.2.1 事件发展动态发现算法第15-16页
    1.2.2 摘要提取算法第16-17页
  1.3 研究内容与成果第17-18页
  1.4 本文组织第18-19页
第2章 理论基础和相关工作第19-31页
  2.1 话题追踪技术和名词定义第19-20页
    2.1.1 话题追踪第19页
    2.1.2 名词定义第19-20页
  2.2 聚类算法第20-24页
    2.2.1 经典聚类算法第20-21页
    2.2.2 基于模块度的聚类算法第21-24页
  2.3 文本自动摘要技术第24-28页
    2.3.1 自动文本摘要分类第25页
    2.3.2 基于原文抽取的摘要处理流程第25-26页
    2.3.3 句子重要程度计算方法第26-28页
  2.4 自动提取摘要评价标准第28-30页
    2.4.1 ROUGE-N评价指标第29页
    2.4.2 ROUGE-L评价指标第29页
    2.4.3 ROUGE-W评价指标第29-30页
  2.5 本章小结第30-31页
第3章 两阶段的事件发展动态发现算法第31-48页
  3.1 问题描述第31-32页
  3.2 算法描述第32-39页
    3.2.1 新闻建模第32-33页
    3.2.2 第一阶段基于发布时间聚类算法第33-36页
    3.2.3 第二阶段基于文本相似度聚类算法第36-39页
  3.3 实验数据集介绍第39-41页
  3.4 实验评估第41-47页
    3.4.1 评估指标第41页
    3.4.2 实验结果与分析第41-47页
  3.5 本章小结第47-48页
第4章 基于词-句-标题联合增强的摘要算法第48-67页
  4.1 问题描述和建模第48-50页
    4.1.1 问题描述第48-49页
    4.1.2 文档建模第49-50页
  4.2 算法描述第50-55页
    4.2.1 基于词语-句子-标题联合增强求取句子权重第50-51页
    4.2.2 单文档冗余消除第51-52页
    4.2.3 多文档冗余消除第52-53页
    4.2.4 基于词语-句子-标题联合增强算法伪代码第53-54页
    4.2.5 算法收敛性证明第54-55页
  4.3 实验数据和预处理第55-56页
    4.3.1 实验数据介绍第55页
    4.3.2 预处理第55-56页
  4.4 实验评估第56-65页
    4.4.1 评估指标第56-57页
    4.4.2 单文档的中文摘要提取实验结果评估第57-60页
    4.4.3 多文档的英文摘要提取实验评估第60-65页
  4.5 本章小结第65-67页
第5章 模块改进与实现第67-73页
  5.1 模块总体设计第68-71页
  5.2 模块展示第71-72页
  5.3 本章小结第72-73页
结论第73-75页
参考文献第75-80页
附录A 攻读硕士学位期间发表的专利著作第80-81页
附录B 攻读硕士学位期间所参与的项目第81-82页
致谢第82页

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