

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領
文檔簡介
1、隨著萬維網(wǎng)的迅猛發(fā)展,用戶可在線獲得的信息量呈指數(shù)級增長。面對如此浩瀚的信息,人們迫切需要尋找一條能夠快速、準確獲得所需信息的途徑,因而出現(xiàn)了多種文本處理技術(shù),包括信息檢索、文本分類、文本摘要等。 文本摘要技術(shù)因其既可以壓縮文本,減少用戶的瀏覽負擔,又可以為其他文本處理技術(shù)提供支持,逐漸成為國內(nèi)外研究的熱點。本文研究了以Web文本結(jié)構(gòu)為指導、以機械摘要為基本手段的自動摘要方法,并對其中涉及的文本結(jié)構(gòu)分析、關鍵詞提取、摘要生成等關
2、鍵技術(shù)進行了深入研究;然后對獲得的摘要進行聚類處理;最后,給出實驗結(jié)果并進行深入分析。本文主要的研究工作包括以下幾個方面: (1)本文首先概述了Web挖掘的定義和分類,以及Web文本挖掘產(chǎn)生的背景、基本概念和應用方向;同時闡述了自動文本摘要的發(fā)展歷史、類型、技術(shù)和評價方法。自動Web文本摘要是本文重點研究的內(nèi)容。 (2)本文在深入分析Web文本的結(jié)構(gòu)特征的基礎上,研究了在Java語言中運用正則表達式實現(xiàn)Web文本解析的關
3、鍵技術(shù),并給出核心實現(xiàn)過程。 (3)本文研究了基于擴展的TF-IDF方法的摘要技術(shù),其主要步驟包括:首先過濾停用詞,然后計算詞和句子的權(quán)重,再將句子按照權(quán)重高低排序,排在前面的若干句子按照在原文中的位置順序輸出即為該文章的摘要。經(jīng)過內(nèi)部評價,該技術(shù)獲得的摘要效果較好。 (4)本文深入研究了各種聚類方法,并對這些方法的優(yōu)缺點進行總結(jié)和比較。同時給出獲得摘要的具體實驗過程,最后對摘要采用經(jīng)典的平面分割聚類算法:K-means
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于web文本挖掘技術(shù)的研究與應用.pdf
- Web文本挖掘的研究與應用.pdf
- Web應用框架與文本分類技術(shù)應用研究.pdf
- 面向web文本挖掘的中文文本自動摘要關鍵技術(shù)研究.pdf
- Web文本分類關鍵技術(shù)研究與應用.pdf
- Web文本挖掘技術(shù)研究及應用.pdf
- 中文Web文本分類新技術(shù)的研究和應用.pdf
- SVM在Web文本挖掘中的應用與研究.pdf
- 文本自動摘要技術(shù)的研究.pdf
- Web文本挖掘技術(shù)在網(wǎng)頁推薦中的應用研究.pdf
- Web文本分類系統(tǒng)中文本預處理技術(shù)的研究與實現(xiàn).pdf
- Web信息抽取與網(wǎng)頁摘要的研究與應用.pdf
- Web文本挖掘關鍵技術(shù)的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于Web的文本挖掘技術(shù)的研究.pdf
- Web服務應用集成技術(shù)的研究與應用.pdf
- 中文web文本過濾技術(shù)研究.pdf
- Web文本分類關鍵技術(shù)的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于XML的Web文本挖掘應用研究.pdf
- web文本挖掘研究與實現(xiàn).pdf
- Web文本分類研究及應用.pdf
評論
0/150
提交評論