导读:本文包含了文本自动综述论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:文本,特征,语义,可读性,模型,关系,网页。
文本自动综述论文文献综述
王向前,桂冬冬,李慧宗[1]（2019）在《面向文本的本体自动构建研究综述》一文中研究指出文章通过对国内外本体自动构建和从文中构建本体两个方面的相关综述文献进行评述,得出面向文本的本体自动构建过程的核心内容:概念的自动提取和概念间关系的自动抽取。从概念及其间关系的自动提取两个方面进行相关技术介绍分析并进行总结。指出当前面向文本的本体自动构建研究存在的不足以及接下来研究的重点方向。(本文来源于《图书馆理论与实践》期刊2019年04期）
吴思远,蔡建永,于东,江新[2]（2018）在《文本可读性的自动分析研究综述》一文中研究指出文本可读性问题最初由教育学家提出,初衷是辅助教师为语言学习者推荐适合其阅读水平的文本。随着计算机技术的发展及网页文本的涌现,对文本进行可读性分析有了更加丰富的技术手段和应用场景。该文对可读性自动分析的相关研究进行了梳理,将可读性自动分析的方法总结为公式法、分类法和排序法叁类;然后进一步介绍了可读性自动分析中的两项重要内容:文本特征的选择和数据集的使用;最后对可读性研究的发展方向进行展望。(本文来源于《中文信息学报》期刊2018年12期）
王凯祥[3]（2018）在《面向查询的自动文本摘要技术研究综述》一文中研究指出对面向查询的自动文本摘要技术进行系统梳理,分析所用方法的基本思想、优缺点,并总结未来的发展方向。通过分析梳理,总结出了四大类面向查询的自动文本摘要技术:基于图模型的方法、基于机器学习的方法、基于聚类的方法和其他方法。在今后的研究过程中,基于神经网络和多模型融合的方法将成为未来研究的热点,在应用层面上,与实际应用场景相结合的算法研究将成为趋势。(本文来源于《计算机科学》期刊2018年S2期）
袁江林,郭志刚,陈刚,魏晗,孙一贺[4]（2018）在《基于深度学习的文本自动生成技术研究综述》一文中研究指出目前文本自动生成技术可分为基于规划的生成技术、基于规则的模板生成技术、基于深度学习的生成技术等。基于深度学习的生成技术和文本自动生成评测准则是综述的主要内容。通过研究文本自动生成技术优缺点和评测准则,发现利用深度学习实现文本自动生成应用前景更广。对指定主题和嵌入情感的文本自动生成研究有重要的意义。(本文来源于《信息工程大学学报》期刊2018年05期）
贾杉杉,刘小安,彭涛[5]（2017）在《基于IPC的专利文本自动分类研究综述》一文中研究指出使用机器学习方法对专利文本按国际专利分类(IPC)体系进行分类已经有近20年的历史,且已取得了一系列的研究成果。首先概述国际专利分类IPC的专利分类体系;然后详细介绍常用的文本表示、特征和降维方法以及机器学习的算法在专利自动分类研究中的进展;最后对专利自动分类的发展方向进行总结和展望。(本文来源于《中国计算机用户协会网络应用分会2017年第二十一届网络新技术与应用年会论文集》期刊2017-12-21）
李湘东,巴志超,高凡[6]（2016）在《数字文本自动分类中特征语义关联及加权策略研究综述与展望》一文中研究指出【目的】探讨目前针对书目、题录信息以及新闻网页、博客等新兴媒体开展的数字文本自动分类研究中存在的主要问题和可能的解决方向。【文献范围】基于机器学习方法的自动分类研究领域中,关于特征语义转换、特征扩展和加权策略等方面的主要研究成果及相关文献。【方法】按照主要研究、关键技术、现有成果水平和今后发展方向等方面进行分析归纳。【结果】针对特征语义转换、特征扩展和加权策略等研究领域,分析问题的现象和原因,指出当前研究在文本语义表示、各种知识库的利用等方面存在的不足。【局限】没有涉及分类过程中分类算法等其他比较成熟的研究领域。【结论】今后可以从向量空间模型与概率主题模型相结合、利用各种外部知识库并提高概念相似度计算能力、结合多种加权策略构建复合加权表示模型等方向开展分类研究,以提高数字文本自动分类的性能。(本文来源于《现代图书情报技术》期刊2016年09期）
薛竹君[7]（2015）在《面向网络媒体的文本自动综述技术的研究与实现》一文中研究指出互联网时代下信息量成爆炸式增长,网络文本信息杂乱、缺乏必要的逻辑整合,用户获取效率较低。自动综述技术从不同层次论述话题,形成事实描述清楚、观点分析透彻的文本报告,有效提高用户获取信息的质量。本文针对网页新闻数量巨大、内容杂乱的不足,提出了基于文本结构特征的网页新闻长文本自动综述技术。利用网页新闻的词汇特点和网页标签,采用特征项重要性判定算法对自动文摘技术进行改进,提高文摘准确性。基于网页新闻自动摘要生成,分析用户阅读需求,提出新闻文本自动综述框架,提高综述报告的完整性和可读性。根据微博文本短小且具有复杂社会化关系的特点,提出微博短文本的自动摘要方法。该方法结合实体关系模型对摘要方法进行改进,基于关系网络生成微博文本摘要。实验结果显示该方法能够有效对具有复杂社会关系的短文本进行表示,通过实体关系有向图模型生成文摘可有效提高召回率和准确率。结合用户阅读微博所需要的文本概括和数据分析要求,实现面向舆情分析的微博自动综述系统。该系统能够结合数据的变化、分布特征总结事件的传播概况,分析话题观点,提供的综述报告能够帮助用户实现信息及时获取和舆情快速分析。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2015-11-01）
卢冶,苏勇,须磊[8]（2013）在《基于手机终端的中文文本网页自动综述系统的研究》一文中研究指出总结了面向中文文本网页的文本综述的生成过程,详细分析了文本预处理、语句相似度计算、局部主题区域发现、差异性获取、综述生成等关键技术。在内容选择上,通过融合关键词和语句的内在特征进行相似度计算来考量语句的相关性;使用文本聚类技术来寻找语句的差异性。同时,基于MyEclipse环境的Java ME平台,结合其轻量级UI工具包LWUIT,使用WTK作为开发工具,设计并实现了基于手机终端的自动综述系统。最后选取了近200篇文献作为测试语料,进行了可接受性评测和基于Q&A的信息性评测,测试结果比较满意。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2013年06期）
王益强,赵静[9]（2012）在《网页文本数据自动采集方法综述》一文中研究指出随着互联网的快速发展,网页中的文本数据越来越丰富,人们对互联网数据的自动获取的需求也变得越来越高。例如,各大网站最新新闻、股票信息、天气信息、交通信息、商品信息、博客和微博信息等等。但是,由于网页开发技术的发展,往往通过传统的直接下载网页的方法很难获得所需要的数据。需要针对不同网页的具体特点,设计相应的数据采集方法。本文首先从文本数据采集的角度,对网页类型进行了划分;然后基于这个划分,归纳和整理了相应的数据采集方法;最后对这些方法进行综合对比分析。(本文来源于《信息与电脑(理论版)》期刊2012年09期）
庞观松,蒋盛益[10]（2012）在《文本自动分类技术研究综述》一文中研究指出文章从文本表示、特征选择、分类算法、常用基准语料以及评估指标等方面对近年来的研究成果进行综述并讨论。认为短文本分类和多语言文本分类管理是新出现的重要且紧迫的问题,并对这两个问题以及数据集偏斜、多层分类、标注瓶颈等几个关键问题进行重点讨论。最后总结并展望这些研究内容。(本文来源于《情报理论与实践》期刊2012年02期）
文本自动综述论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
文本可读性问题最初由教育学家提出,初衷是辅助教师为语言学习者推荐适合其阅读水平的文本。随着计算机技术的发展及网页文本的涌现,对文本进行可读性分析有了更加丰富的技术手段和应用场景。该文对可读性自动分析的相关研究进行了梳理,将可读性自动分析的方法总结为公式法、分类法和排序法叁类;然后进一步介绍了可读性自动分析中的两项重要内容:文本特征的选择和数据集的使用;最后对可读性研究的发展方向进行展望。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
文本自动综述论文参考文献
[1].王向前,桂冬冬,李慧宗.面向文本的本体自动构建研究综述[J].图书馆理论与实践.2019
[2].吴思远,蔡建永,于东,江新.文本可读性的自动分析研究综述[J].中文信息学报.2018
[3].王凯祥.面向查询的自动文本摘要技术研究综述[J].计算机科学.2018
[4].袁江林,郭志刚,陈刚,魏晗,孙一贺.基于深度学习的文本自动生成技术研究综述[J].信息工程大学学报.2018
[5].贾杉杉,刘小安,彭涛.基于IPC的专利文本自动分类研究综述[C].中国计算机用户协会网络应用分会2017年第二十一届网络新技术与应用年会论文集.2017
[6].李湘东,巴志超,高凡.数字文本自动分类中特征语义关联及加权策略研究综述与展望[J].现代图书情报技术.2016
[7].薛竹君.面向网络媒体的文本自动综述技术的研究与实现[D].国防科学技术大学.2015
[8].卢冶,苏勇,须磊.基于手机终端的中文文本网页自动综述系统的研究[J].计算机与数字工程.2013
[9].王益强,赵静.网页文本数据自动采集方法综述[J].信息与电脑(理论版).2012
[10].庞观松,蒋盛益.文本自动分类技术研究综述[J].情报理论与实践.2012
论文知识图
