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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,
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