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基于深度学习的多文档自动文摘研究

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基于深度学习的多文档自动文摘研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-20页
  · 研究背景及意义第11-12页
  · 国内外研究现状第12-13页
  · 多文档自动文摘简介第13-16页
    · 文摘类型第13-14页
    · 通用多文档自动文摘算法概述第14-15页
    · 其他类型多文档自动文摘概述第15页
    · 自动文摘现存问题第15-16页
  · 深度学习简介及适用领域第16-17页
  · 本文的主要工作第17-18页
  · 本文的结构安排第18-20页
第2章 文本数据处理相关理论和技术第20-26页
  · 数据集选择第20-21页
    · 多文档文摘领域的会议第20-21页
    · 数据集选择第21页
  · 多文档文摘需要的基础技术第21-22页
  · 句子特征表达第22-25页
    · 基于集合论的模型第23页
    · 基于代数论的模型第23页
    · 基于概率统计的模型第23-24页
    · 特征选择第24-25页
  · 本章小结第25-26页
第3章 使用multi-RBM网络进行特征重构第26-36页
  · 引言第26页
  · RBM模型所需的基础技术第26-29页
    · 概率分布基础第26-27页
    · 马尔科夫链蒙特卡罗方法第27-28页
    · Gibbs抽样方法第28-29页
  · RBM模型第29-32页
    · RBM简介第29页
    · RBM算法原理第29-30页
    · RBM学习策略第30-32页
  · multi-RBM网络第32-35页
    · 多层RBM降维的意义第32-33页
    · multi-RBM特征降维组件第33-34页
    · 使用开源软件设计multi-RBM第34-35页
  · 本章小结第35-36页
第4章 生成文摘集第36-44页
  · 研究现状第36-37页
    · 文摘与文档相关性方法第36页
    · 文摘冗余控制方法第36-37页
    · 文摘集合排序方法第37页
  · 监督型候选文摘产生第37-40页
    · svm模型介绍第38-39页
    · 使用svm模型训练并得到候选文摘集合第39-40页
  · 增量式生成文摘集第40-42页
    · MRMR第40页
    · MRMR与文摘选择第40-41页
    · 基于单位长度信息量的文摘生成方案第41-42页
  · 文摘句排序第42-43页
  · 本章总结第43-44页
第5章 结果评测第44-52页
  · 内部评测与外部评测第44页
    · 内部评测方法第44页
    · 外部评测方法第44页
  · 自动评价工具选择第44-45页
  · 评测结果第45-51页
    · 候选文摘集评测第45-47页
    · 文摘集结果评测第47-48页
    · 使用ROUGE评测工具第48-49页
    · 对文摘顺序合理性评测第49-51页
  · 本章总结第51-52页
第6章 总结与展望第52-54页
  · 工作总结第52-53页
  · 研究展望第53-54页
参考文献第54-58页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第58-59页
致谢第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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