一、文献与摘要(7)（论文文献综述）
安东,刘阳,杨通江[1]（2022）在《体外冲击波疗法在烧伤创面修复和烧伤后瘢痕治疗中的应用》文中研究指明背景:体外冲击波疗法作为烧伤治疗的新技术已开展16年,在促进烧伤创面愈合及改善烧伤后瘢痕挛缩、瘙痒疼痛及皮肤红斑方面取得了显着疗效,目前尚无规范性治疗指南,其分子机制、作用途径及治疗参数等值得进行更广泛深入的探索研究。目的:综述体外冲击波疗法在烧伤创面修复和烧伤后瘢痕治疗中的应用及研究进展。方法:在计算机中以"extracorporeal shock wave therapy,shock wave,burns,burn scar,scar"为英文检索词,以"体外冲击波疗法、冲击波、烧伤、瘢痕"为中文检索词,分别检索PubMed、Web of Science、中国知网、维普和万方数据库,检索时间截至2021年2月,得到关于体外冲击波疗法与烧伤、瘢痕研究的相关文献132篇,经纳入和排除标准筛选后,最终对59篇文献进行分析、归纳和综述。结果与结论:（1）体外冲击波疗法通过细胞机械转导、炎症反应调控、促血管生成改善循环及加速细胞增殖上皮化而促进烧伤创面的愈合;（2）体外冲击波疗法通过机械作用软化瘢痕,对瘢痕组织产生分子生物学调控,改善瘢痕瘙痒疼痛症状和瘢痕处皮肤外观及功能;（3）体外冲击波对烧伤的治疗作用体现为物理和生物学的双重影响,细胞机械转导途径在冲击波调控烧伤创面愈合以及增生性瘢痕进程两方面均发挥重要作用,冲击波的传导最终可引起蛋白、基因表达的变化并调控细胞生化反应。
何丽[2]（2021）在《基于多模态神经网络的图文摘要生成方法研究》文中认为通常,大多数现有的自动摘要方法研究都单独关注文本领域或图像领域。随着互联网上多媒体数据的快速增长,多模态摘要逐渐引起了广泛的关注。现有实验已证明,与仅含文本的摘要相比,多模态摘要可以通过在视觉模态中使用图像特征信息来提高所生成摘要的质量。不仅如此,多模态输出还可以显着提高用户对摘要信息的满意度。近年来,研究人员开始研究多模态新闻摘要产生多模态输出的任务,这可以称为多模态摘要多模态输出（Multimodal Summarization with Multimodal Output,MSMO）,中科院研究者们针对这一任务整理和开放了 MSMO数据集。目前最新的研究成果是基于指针生成器网络,通过引入图像注意力以及多模态注意力机制,利用数据增强和引入图像损失的方法,在MSMO数据集上达到了当前的最好效果。不同于之前使用的单一规则进行数据增强的方法,本文提出了一种基于统计模型的数据增强方法,综合考量文本与图像的语义相关性以及图像重要性等多个特征,对多模态摘要多模态输出数据集的训练数据中的图像数据进行自动标注。本文在实验中发现图像位置信息在图像摘要任务中是重要特征,并证明了该数据增强方法的有效性。本文提出了一种新的多模态摘要多模态输出模型框架,该模型基于文本的序列到序列（Sequence to Sequence,下文称之为Seq2Seq）框架,对其进行了解耦,设计出一种基于双流注意力机制的网络架构,在编码器和解码器之间加入了多模态交互神经网络层,实现了图像-文本领域信息的融合;同时该模型架构具有很高的灵活性,可以继承使用其他文本Seq2Seq模型的结构和参数,例如预训练语言模型,并支持不同的图像编码器以及解码方法。本文在Seq2Seq框架的基础上融合了当前最新的生成式预训练语言模型和图像预训练模型进行实验,在文本摘要评测指标ROUGE以及图像精度指标上达到了领先的效果。
喻嘉艺[3]（2021）在《工业互联网标识解析注册鉴权与可信解析机制的设计与实现》文中提出随着工业机器接入数量的爆炸性增长,当前全球信息技术正引领着新一轮产业变革,未来网络将由消费型导向转向生产型导向,工业互联网的概念应运而生。工业互联网标识解析体系作为工业互联网的入口和互联互通的基础设施,它连接着工厂内机械制造设备、生产原材料,是工业实体信息与人之间的关键纽带。目前标识解析平台的研发越来越受到重视,未来万亿级的工业实体连接、信息量增长、设备动态化等问题将为当下工业互联网标识解析体系发展带来巨大挑战。当前全球已存在多种适用于工业互联网的标识解析体系,按照解决方式可划分为改良路径和革新路径。以OID（Object Identifier,对象标识符）、Ecode（Electronic Product Code,物联网标识体系）为代表的改良路径高度依赖DNS服务,具有单点失效、负载过重、根节点劫持等安全风险,在查询时延以及服务稳定性上具有天然缺陷。以Handle体系为代表的革新路径不同于DNS的实现方式,采用部分平行化的架构,但其在根本上依然是层次化架构,根节点失效、权力不对等的安全风险依然存在,工业制造亟需有一个安全高效的工业互联网标识解析体系做支撑赋能。为了应对上述体系的安全瓶颈问题,当下利用区块链、分布式哈希等技术,提出了创新型工业互联网标识解析体系架构。该架构采取DHT（Distributed Hash Table,分布式哈希表）技术进行 P2P（peer-to-peer）扁平化分布式组网,实现节点之间标识的对等高效存储与解析。本文基于创新型工业互联网标识解析体系架构,围绕工业互联网标识解析体系中存在的安全风险问题,设计了工业互联网标识解析注册鉴权与可信解析机制。针对企业节点准入,企业用户注册、更新、解析标识等流程设计了系统模块的信息交互规则和身份鉴权方式。并针对解析出的实体标识映射数据结果进行防篡改验证,进一步的增强创新型标识解析体系的数据安全。在工程实现上本文结合区块链技术提供的防篡改、分布式等安全特性,配置Hyperledger Fabric超级帐本平台,利用CouchDB数据库存储的注册鉴权、可信解析信息,开发Java应用程序实现对区块链网络组网、智能合约的调用。结合非对称加密RSA算法、哈希摘要算法开发控制子系统的鉴权功能。通过以上开发工作实现了创新型工业互联网标识解析体系的节点加入、多级别身份鉴权、数据防篡改安全服务功能。最后本文对提出的机制进行了基本功能测试,结果表明该机制能有效地提供安全增强服务。
曾虹[4]（2021）在《融合隐式主题信息的中文生成式摘要研究》文中进行了进一步梳理伴随着大数据时代的到来,互联网上的文本信息每天以指数级增长,人们难以高效地获取海量文本中的重要信息,因此自动生成文本摘要成为当下的迫切需求。随着深度学习技术的发展及大规模数据集的出现,自动摘要技术取得显着进展,从抽取式方法逐渐过渡到生成式方法。抽取式摘要主要通过抽取文本中的重要句子形成摘要。生成式摘要则基于对文本的语义理解以生成尽可能简洁流畅且符合事实的,其生成方式往往更为灵活,通常可包含不在文本中的词语或片段,但生成式易出现生成不准确、关键信息缺失等影响摘要质量的突出问题。基于此,本文提出在摘要模型中融入文本的隐式主题信息,使其能生成尽可能覆盖原文主题的更高质量摘要。本文的主要研究工作如下:第一,现有模型大多采用文本的主题关键词或关键句来引导摘要模型生成符合主题的摘要,但现有技术往往无法完整地抽取出原文中的所有关键词,且抽取出的多个离散关键词并不能诠释文本中相关重要信息与主题之间的语义联系。同时,仅利用关键词也易导致忽视文本中更深层次的语义信息,尤其是隐式主题信息对摘要生成的引导作用。因此,本文提出通过变分自编码主题模型获取文本的隐式主题信息,进而将其融入到指针生成摘要模型的注意力机制中,改善摘要模型的解码输出结果,使模型能在全局隐式主题信息的指导下生成更符合主题语义的摘要。在中文单文本自动摘要公开数据集NLPCC上的实验结果验证了所提模型的可行性。第二,文本中往往蕴含了多个不同的子主题,且不同子主题的分布存在较大差异,另外文本中的每个词也与不同子主题具有不同的关联度,因此在摘要生成过程中若能区分利用不同词语相关的子主题信息,则有望进一步改善摘要的生成质量。鉴于此,本文提出引入隐式主题信息注意力机制以获取当前时间步摘要模型对所有子主题的注意力分布,从中选取出对当前生成最相关的子主题信息来引导摘要生成。与全局隐式主题信息相比,隐式主题信息注意力机制的优势在于可灵活获取并区分利用不同时间步的相关局部主题信息,具体将当前时间步的隐式主题信息上下文向量融入到词表概率分布中以获取最终的解码生成。此外,鉴于人工标准摘要往往具有较好的文本关键主题覆盖度,因此我们还提出了在模型的训练阶段引入标准摘要的主题信息,以此来加强对无关信息的过滤与筛选。在中文单文本摘要公开数据集NLPCC上的实验结果及分析验证了该方法的有效性。
陈萌[5]（2021）在《基于文本数据挖掘的核心专利识别方法研究》文中研究表明核心专利一般是指某个技术领域的某种产品的关键核心技术所对应的专利[1],对某行业的核心专利进行识别是挖掘该行业关键核心技术信息的有效途径,进而可以为行业企业提供技术研发指导。为了更全面的对核心专利进行识别,本文提出了一种基于文本数据挖掘的核心专利识别方法,该方法首先通过文本挖掘相关智能算法对专利进行领域细分,然后在细分领域的基础上使用改进型PageRank算法对专利进行评分以识别该领域下的核心专利。本文的核心专利识别任务中包含三个子任务:分类子任务、聚类子任务和核心专利识别子任务,本文主要对三个子任务中使用的智能算法进行了深入研究,并使用本文方法对电力系统与设备领域的专利进行了实例分析。主要研究内容如下:（1）提出了一种基于BERT-A-BiLSTM的多特征专利文本分类算法专利分类子任务中,为了依据专利所属技术领域对其进行划分,本文提出了一种基于BERT-A-BiLSTM的多特征专利文本分类算法。目前专利文本分类算法大都采用静态预训练技术生成的词向量进行文本向量化表示,无法解决词语一词多义的问题。基于此,本文使用动态预训练模型BERT模型产生的可以根据语境变化的动态词向量进行专利文本向量化表示。并通过Attention机制对BiLSTM算法提取的专利文本语义特征进行加权,以增加对分类结果起决定性作用特征的权重。专利摘要文本的专业领域相关词汇多,BERT模型难以获取其准确的语义,基于此,本文使用改进型TF-IDF算法提取文本统计特征并和神经网络提取的语义特征进行拼接作为最终的文本特征输入到Softmax分类器中得到分类结果。最后通过实验证明,本文所提出的基于BERT-A-BiLSTM的多特征专利文本分类算法在各项评价指标中均有着较好表现。（2）提出了一种基于改进K-means的专利文本聚类方法专利聚类子任务中,为了对分类后的专利依据其技术主题进行进一步划分,本文提出了一种基于改进K-means的专利文本聚类方法。目前大多数专利文本聚类分析使用的是原始K-means聚类算法,原始K-means聚类算法初始簇中心的随机选取会影响聚类效果[2]。为了降低随机选取初始簇中心所造成的聚类结果不稳定性,本文提出了一种结合距离和密度的初始簇中心选取方法,根据数据点邻域内的密度和数据点距已确定初始聚类中心的距离对初始簇中心建立初始中心适合度函数,依据适合度函数值对数据点一一进行选取作为初始簇中心,并在Iris、Wine和Cancer数据集上进行实验,验证了该方法的有效性,该方法在一定程度上减少了随机性选取初始中心导致聚类结果局部最优的影响。同时使用汽车制造领域的专利文本数据对本文所提出专利文本聚类方法进行实证分析以验证本文专利文本聚类方法的可行性。（3）提出了一种基于改进PageRank的核心专利识别算法核心专利识别算法是本文核心专利识别方法中的关键,近年来,相关学者在使用PageRank算法或其相关改进算法进行核心专利识别时忽略了专利文献引用网络中固有的集中性等特性和时间因素对入度的影响。基于此,本文对PageRank算法进行相应的改进,提出了引文网络中心性分析和专利年龄相结合的PR值权重分配方法,并基于文献老化率从影响专利评价结果的时间因素方面对算法进行优化,通过对Markov概率转移矩阵进行分析证明了本文改进的PageRank算法的收敛性。经实验验证,本文改进的PageRank算法综合分析了网络度中心性和专利年龄因素对专利的影响,更有利于识别出公布时间短、质量高的专利,使得核心专利的识别更加精准。
唐忠[6]（2021）在《支持产品概念设计的专利知识挖掘方法及其原型系统研究》文中提出概念设计是产品创新的核心,是一种基于知识驱动的问题求解过程,其实质是对知识进行迁移和重组的过程。作为创新设计的产物,专利文献成为了一种新的激发设计者获得创新灵感的知识资源,它与产品创新活动关系最为密切。因此,如何从海量专利文献中挖掘并利用专利知识辅助概念设计就成为了产品创新设计的关键。专利文献的分类和检索是专利知识挖掘与支持产品概念设计的必要工具和重要研究内容。本论文以中文专利文献为研究对象,以获取产品概念设计所需知识为目的,从专利分类和专利知识检索的角度出发,对其中存在的一些关键问题和支持产品概念设计的方法与工具进行研究,提出了支持产品概念设计的专利知识挖掘新方法。本论文的主要研究内容如下:（1）根据现有概念设计求解过程模型的相关研究,对构成概念设计求解过程模型的设计元素信息进行分析,构建了专利知识辅助产品概念设计的需求-功能-原理-结构（Requirement-Function-Principle-Structure,RFPS）过程模型,建立了功能基来规范表达该模型中的功能,并对模型中各层的作用及其相互关系进行了详细的论述。（2）以现有的几种特征权重计算方法为例,首先分析并阐述了专利分类中如何合理地对测试集专利进行特征权重计算,并在此基础上提出了五种无监督特征权重计算方法。然后,针对目前有监督词语权重方法在专利分类方面表现出的不足,建立了一种融合词-文本-类别的多层次专利特征权重计算模型,并在此基础上,基于累积剩余熵提出了一种有监督词语权重方法。最后,针对无监督和有监督特征权重计算方法均未考虑词语之间的语义关系问题,构建了加权词向量并引入证据理论、圆周卷积和卷积神经网络来完成加权词向量的合成。更进一步地,为了解决传统向量空间模型存在的稀疏问题,提出了一种基于语义的向量空间模型来实现专利的特征权重计算。通过实验分别验证了所提方法的可行性和有效性。（3）根据专利中所蕴藏的设计知识的特点,分别用动名词词组（动词+名词对）、动词和名词代表专利中的功能知识、原理知识和结构知识,完成了专利知识的表示。以Stanford Corenlp为词性标注工具,阐述了专利知识的提取规则。针对专利中的附图知识,给出了从专利中提取专利附图的算法。建立了以专利标题和摘要为索引的专利知识组织与存储策略,为进一步地实现专利知识的检索提供了支持。（4）作为利用专利知识的必要工具之一,专利知识检索决定了专利知识应用（即迁移与重组）的效率与效果。针对关键词检索方法会出现使用同义词的现象以及关键词不能充分表达检索意图的问题,根据国际专利分类表（IPC）建立了意图单元来识别与理解检索意图,提出了基于IPC的专利知识检索方法,并详细阐述了该方法的计算流程。考虑到每个意图单元和每个专利中所包含的功能动词数不可能完全彼此相同,分别从IPC和专利中提取了完整的用于描述动作的功能动词集,进而定义了用于专利知识检索的功能绝对性指标,解决了专利知识检索中仅用余弦函数计算相似度存在的问题,提高了专利知识检索的准确性。（5）以前述理论研究为基础,开发了支持产品概念设计的专利知识挖掘原型系统（Patent Knowledge Mining Prototype System,PKMPS）。将PKMPS应用于压水型反应堆辐照样品孔塞的创新设计中,展示了PKMPS各功能模块的窗口布局,同时详细介绍了各功能模块的操作规则与使用方法。初步验证了PKMPS在辅助产品概念设计上的可行性和实用性。
肖莉才[7]（2021）在《文本摘要生成技术研究与应用》文中进行了进一步梳理现代社会,随着互联网技术的高速发展和信息化时代的到来,全球信息量暴增,人工处理信息的速度远不能满足人们的需求。自动文本摘要技术可以帮助人们快速从文本中精炼出重要信息,从而提高人们信息获取的效率。自动文本摘要技术主要分为抽取式和生成式两大类,两类方法有不同的使用场景。为了满足不同的应用需求,本文对抽取式的TextRank算法和生成式的PreSumm模型进行了研究,并对其中存在的问题提出了改进方法,提升了文本摘要质量。论文主要完成了以下工作:（1）提出了一种基于TextRank改进的算法FB-TextRank。TextRank存在特征考虑不全、相似度计算粗糙的问题,导致了摘要质量不佳。针对特征考虑不全问题,本文提出了句子位置、关键词特征的定义和计算方法,完善了句子特征。针对相似度计算粗糙问题,本文根据不同模型和粒度下的文本表示实验结果选择Bert进行句向量表示,使相似度计算更准确。结合以上两点改进提出了FB-TextRank算法,在CNN/Daily Mail数据集上的实验结果表明FB-TextRank算法相较于其他算法在Rouge指标上有所提升,验证了算法改进的有效性。（2）提出了一种基于PreSumm改进的模型BT-Summ。PreSumm存在语义信息缺失和解码缓慢的问题,导致了摘要质量不佳和计算效率低。针对语义信息缺失的问题,本文提出了文本位置分层编码的定义和编码计算规则,使得可以完整的保留原文语义信息。针对解码缓慢的问题,本文提出了两步剪枝用于改进集束搜索算法,提高了集束搜索在解码过程中的计算速度。结合以上两点改进提出了BT-Summ模型,在CNN/Daily Mail数据集上的实验结果表明BT-Summ模型相较于其他模型在Rouge指标上有所提升,验证了模型改进的有效性。（3）设计并实现了文本摘要系统。根据网络数据智能处理项目和科技数据智能分析项目的具体需求,以本文提出的FB-TextRank算法和BT-Summ模型为基础,完成了对文本摘要系统的需求分析、总体设计、详细设计、系统实现、系统测试以及系统应用。
刘鑫[8]（2020）在《基于深度学习的文本摘要分析与实现》文中认为随着互联网技术的飞速发展以及社交媒体的不断普及,新闻、舆论、热点等各种各样的信息呈井喷式发展,飞速发展带来了信息过载的问题,并且随着生产生活节奏的加快,人们没有足够的时间来阅读所有搜索到的信息。高质量的文章摘要是提升信息获取效率的有效手段。随着深度学习的兴起和计算机硬件水平的提升,越来越多的学者利用深度学习进行自动文章摘要生成。本文对传统中文分词算法提出优化改进并提出基于双层注意力机制的中文摘要算法,最后将改进后的中文分词算法应用于中文摘要算法中。传统中文分词算法无法高效地提取局部特征,且无法进行并行计算。针对以上两点本文提出了一种基于简单CNN与BI-LSTM相结合的中文分词算法,既解决了CNN无法提取时序特征的问题,也解决了BI-LSTM无法提取局部特征以及无法进行并行计算的问题,同时利用权重共享的全连接操作保证了依据上下文信息获取分类结果,实现了一输入对多输出的目的。实验结果表明,该算法具有可行性且模型输出结果的准确率可达98%。传统Seq2Seq摘要生成模型大多采用LSTM网络和单层注意力机制实现,由此会导致模型计算缓慢且注意力矩阵中包含信息不足。针对以上问题,本文在以下几方面进行了改进:（1）在构建输入矩阵时,使用改进后的中文分词算法提升分词的准确率,以此提升生成词向量的准确性;（2）在特征提取时,利用偶数卷积核减少参数数量,在不降低模型准确率的前提下提升了模型训练的速度;（3）对注意力机制进行改进,建立双层注意力机制,通过产生两个不同的注意力矩阵分别获取全局信息和局部信息,并将两个注意力矩阵融合得到最终注意力矩阵,利用第二层注意力矩阵强化目标词语周围临近词语的权重,从而提升文章摘要的准确率。将改进后的中文分词算法应用于双层注意力机制的中文摘要算法,在LCSTS数据集上进行实验验证,采用Rouge测评方法对文章摘要进行测评。本文提出的基于双层注意力机制的文章摘要模型的Rouge-1、Rouge-2以及Rouge-L得分可达到37.8、25.3以及34.9,验证了模型的可行性与准确性。
王攀成[9]（2019）在《基于话题模型和引文信息的相关工作自动生成》文中进行了进一步梳理研究者在撰写科技文献时,需要撰写相关工作章节,通过和已有研究的对比来彰显自身研究的创新和价值。撰写相关工作章节需要作者阅读大量的相关文献,并对相关文献中和自身工作相关的部分进行分析概括和凝炼,这需要耗费作者大量的时间和精力,因此本文对相关工作章节自动生成技术展开研究,旨在为研究者在生成相关工作章节时提供参考和帮助。针对相关工作生成中的文档内容相关性建模问题,本文首先利用话题模型对需要生成相关工作的目标文献和它的参考文献集之间的相关性进行建模,提出了话题模型Query Topic Sum来描述目标文献和参考文献的生成过程,将目标文献的生成过程建模为从背景词汇分布ΦB和文档特定词汇分布ΦD中采样得到;将参考文献的生成过程建模为从背景词汇分布ΦB、文档特定词汇分布ΦD以及与目标文献相关的词汇分布ΦT中采样得到,本文利用ΦT来实现目标文献和参考文献的相关性度量。本文针对科技文献摘要中文献长度过长、内容选择困难的问题,引入了外部的引文信息用于相关工作生成。本文为每篇参考文献提供了3至20条引文,从参考文献中找到和引文最相符的文本片段,也叫作被引片段,将被引片段看作是经过学术界标注的参考文献中的重要语句。本文提出了基于两层集成模型的被引片段自动识别技术在CL-Sci Summ数据集上取得了最佳性能,应用被引片段识别技术,本文为每篇参考文献找出了最相符的被引片段。本文构建了相关工作生成的大规模评测数据集NudtRwG,并提出了结合话题模型和引文信息的统一的相关工作生成模型ToC-RWG。ToC-RWG利用Query Topic Sum得到的参考文献与目标文献相关的话题分布φT作为目标分布,以被引片段作为候选语句,利用KL散度作为指标去优化摘要的一元组分布和ΦT的距离来生成相关工作。最终,经过后处理步骤的文本作为生成的相关工作。实验表明,本文基于话题模型和引文信息的相关工作生成模型ToC-RWG在基准模型的基础上实现了显着的性能提升,证明了本文模型的有效性。
江跃华[10]（2019）在《基于内容分析与个性化建模的推荐方法研究》文中进行了进一步梳理随着互联网的快速发展,大量信息不断涌现,推荐系统正在起着至关重要的作用,而每位用户所关心和感兴趣的内容都不尽相同,所以为每位用户提供个性化的推荐内容,成为推荐系统研究的重要方向。但即便做到千人千面的推荐,仍然会存在信息冗余的问题,因此可以使用文本摘要算法对文章信息进行压缩,去除冗余信息,便于用户阅读。最后,由于每时每刻产生的新内容,新词汇也在不断产生,而且词法分析作为一项基础任务,更是为上层算法与应用提供分析基础,所以识别出新的词汇也尤为关键。同时,识别出的新词可以加入到文本摘要中,摘要内容也可以为基于内容分析的推荐算法提供更简练的文章内容,对推荐系统是有利的。本文主要对新词发现和自动摘要对文章进行内容分析,而后通过融合推荐系统进行个性化推荐的相关工作研究。具体研究内容有以下几方面:1)提出一种基于时序特征的新词发现的方法。该方法在基于候选词的互信息和信息熵的基础上,再对这两个特征在时序上的变化进行评分,最终根据候选词的评分排序,取评分较高的词作为新词词典并加入到词法分析的系统中,为下游的分析工作提供基础,通过实验证明分词效果有了明显提升。2)提出了一种基于神经网络融合多种语义特征的摘要抽取算法。多种语义特征包含有句间相似度、句子和文章主题相似度、句子位置的特征以及由循环神经网络提取的句子特征,利用神经网络的分类模型进行训练,将包含重要信息而且与文章主题语义相近的语句提取出来,从而生成摘要。3)提出了一种融合用户个性化模型和基于内容分析的推荐算法。该算法主要利用用户浏览新闻的分类记录,进行个性化建模,再融合包含摘要的文章联合训练,得到文章特征和用户特征,最后使用基于内容和基于用户的协同过滤两种方法,生成推荐列表。通过实验证明了基于内容的推荐算法对于分析摘要内容提升效果明显。实验证明,本文提出的方法是有效的,对于基于内容的推荐,利用新词发现和文本摘要可以对文章内容进行深入分析,捕捉文章的核心内容,进而提升推荐系统的性能,基于用户浏览历史的分类标签,可以为用户提供个性化的推荐。同时,摘要任务还可以精简文章内容,新词发现也可以为摘要及推荐提供更准确的词法分析。最后对本文存在的不足以及下一步的工作研究进行了说明。
二、文献与摘要(7)（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、文献与摘要(7)（论文提纲范文）
（1）体外冲击波疗法在烧伤创面修复和烧伤后瘢痕治疗中的应用（论文提纲范文）
| 0 引言Introduction |
| 1资料和方法Data and methods |
| 1.1资料来源 |
| 1.2入组标准 |
| 1.3数据提取及质量评估 |
| 2结果Results |
| 2.1烧伤修复及瘢痕的病理生理 |
| 2.2体外冲击波疗法对烧伤创面的作用 |
| 2.2.1体外冲击波疗法促进烧伤创面愈合的效应机制 |
| 2.2.2体外冲击波治疗烧伤创面的临床应用 |
| 2.3体外冲击波疗法对烧伤后瘢痕的作用 |
| 2.3.1体外冲击波疗法对瘢痕纤维的物理作用 |
| 2.3.2对瘢痕的分子生物学调控 |
| 2.3.3体外冲击波疗法改善瘢痕瘙痒疼痛 |
| 2.3.4体外冲击波疗法改善瘢痕处皮肤功能 |
| 3总结与展望Summary and prospects |
| 3.1以往研究存在的问题 |
| 3.2文章的特点 |
| 3.3研究的局限性 |
| 3.4研究的意义 |
| 3.5展望 |
（2）基于多模态神经网络的图文摘要生成方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本文创新点 |
| 第二章 相关概念和技术 |
| 2.1 自动摘要 |
| 2.1.1 文本摘要 |
| 2.1.2 图文摘要 |
| 2.2 序列到序列模型 |
| 2.2.1 循环神经网络 |
| 2.2.2 编码器-解码器 |
| 2.2.3 文本编码器 |
| 2.3 图像特征抽取 |
| 2.4 多模态学习 |
| 2.4.1 多模态表示学习 |
| 2.4.2 多模态融合 |
| 2.5 迁移学习 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 双流多模态图文摘要模型设计 |
| 3.1 模型框架 |
| 3.1.1 指针生成器网络(Pointer-Generator Networks) |
| 3.1.2 MSMO模型 |
| 3.1.3 模态偏差 |
| 3.1.4 多模态图文摘要框架 |
| 3.2 多模态融合注意力网络 |
| 3.2.1 Transformer Seq2Seq模型 |
| 3.2.2 生成式预训练语言模型 |
| 3.2.3 双流注意力网络 |
| 3.3 多模态解码方法 |
| 3.3.1 解码器 |
| 3.3.2 束搜索 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多模态图文摘要方法的实现及分析 |
| 4.1 技术实现路线 |
| 4.2 数据分析与数据增强 |
| 4.2.1 数据分析 |
| 4.2.2 数据增强 |
| 4.2.3 训练数据生成数据流(Pipeline) |
| 4.3 模型实现 |
| 4.3.1 数据特征化 |
| 4.3.2 编码 |
| 4.3.3 模态交互 |
| 4.3.4 解码 |
| 4.3.5 损失函数 |
| 4.3.6 模型算法的程序设计与描述 |
| 4.4 实验 |
| 4.4.1 实验设置 |
| 4.4.2 训练过程验证 |
| 4.4.3 实验评估指标 |
| 4.4.4 有效性实验 |
| 4.4.5 数据增强方法验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（3）工业互联网标识解析注册鉴权与可信解析机制的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究创新点 |
| 1.5 项目来源 |
| 1.6 论文组织 |
| 第二章 相关背景技术概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 工业互联网标识解析技术概述 |
| 2.2.1 基于DNS改良路径的标识解析体系 |
| 2.2.2 不基于DNS的革新路径的标识解析体系 |
| 2.3 创新型标识解析体系概述 |
| 2.4 区块链技术概述 |
| 2.4.1 区块链技术原理 |
| 2.4.2 区块链应用到工业互联网标识解析 |
| 2.4.3 Hyperledger Fabric超级账本技术 |
| 2.5 相关安全技术概述 |
| 2.5.1 加解密技术 |
| 2.5.2 摘要算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 创新型标识解析系统需求分析和模块设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 创新型工业互联网标识解析系统 |
| 3.3 创新型工业互联网标识解析架构设计 |
| 3.4 创新型工业互联网标识解析系统模块设计 |
| 3.5 创新型工业互联网标识解析系统需求分析 |
| 3.5.1 功能性需求分析 |
| 3.5.2 性能需求分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 工业互联网标识解析注册鉴权机制的设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 注册鉴权机制设计 |
| 4.2.1 新节点准入鉴权的设计 |
| 4.2.2 操作身份鉴权的设计 |
| 4.3 注册鉴权机制的工程实现 |
| 4.3.1 Hyperledger Fabric区块链平台实现 |
| 4.3.2 身份鉴权智能合约实现 |
| 4.3.3 控制子系统的身份鉴权流程实现 |
| 4.4 注册鉴权机制的功能测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 工业互联网标识可信解析机制的设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可信解析机制的设计 |
| 5.3 可信解析机制的工程实现 |
| 5.3.1 可信解析智能合约实现 |
| 5.3.2 控制子系统的可信解析流程实现 |
| 5.4 可信解析机制的功能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
（4）融合隐式主题信息的中文生成式摘要研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 抽取式摘要研究 |
| 1.2.2 生成式摘要研究 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 1.4 本文的组织结构 |
| 第二章 基于序列转换的生成式摘要模型概述 |
| 2.1 基于序列转换的生成式摘要模型 |
| 2.2 注意力机制 |
| 2.3 集束搜索 |
| 2.4 自动摘要评估方法 |
| 2.5 主题信息融合的生成式摘要研究概述 |
| 第三章 融入全局隐式主题信息的生成式摘要研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 指针生成摘要模型 |
| 3.2.1 指针生成模型 |
| 3.2.2 覆盖机制 |
| 3.3 变分自编码主题模型 |
| 3.4 融入全局隐式主题信息的生成式摘要模型 |
| 3.4.1 模型的整体架构 |
| 3.4.2 融入全局隐式主题信息的注意力机制 |
| 3.5 实验结果 |
| 3.5.1 实验数据 |
| 3.5.2 实验设置 |
| 3.5.3 对比模型 |
| 3.5.4 实验结果及分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 隐式主题信息注意力增强的生成式摘要研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 隐式主题信息注意力增强的生成式摘要模型 |
| 4.3 隐式主题信息注意力机制 |
| 4.4 实验结果 |
| 4.4.1 实验数据与设置 |
| 4.4.2 对比模型 |
| 4.4.3 实验结果及分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术成果 |
| 致谢 |
（5）基于文本数据挖掘的核心专利识别方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于评价指标的核心专利识别方法研究现状 |
| 1.2.2 基于引用的核心专利识别方法研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 2 相关研究思路及基础 |
| 2.1 研究思路 |
| 2.2 核心专利概述 |
| 2.3 文本分类研究基础 |
| 2.3.1 BERT模型 |
| 2.3.2 双向长短时记忆神经网络 |
| 2.4 文本聚类研究基础 |
| 2.4.1 Word2vec模型 |
| 2.4.2 K-means算法基本原理 |
| 2.5 引文网络及其节点重要性排序技术概述 |
| 2.5.1 引文网络及其度中心性 |
| 2.5.2 PageRank算法 |
| 3 基于BERT-A-BiLSTM的多特征专利文本分类算法研究 |
| 3.1 专利文本分类相关研究及分析 |
| 3.2 算法设计与实现 |
| 3.2.1 文本向量化表示层 |
| 3.2.2 文本特征提取层 |
| 3.2.3 输出层 |
| 3.3 实验设计与对比分析 |
| 3.3.1 实验环境 |
| 3.3.2 实验数据 |
| 3.3.3 实验参数 |
| 3.3.4 对比实验 |
| 3.3.5 评价指标 |
| 3.3.6 实验结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于改进型K-means算法的专利文本聚类方法研究 |
| 4.1 专利文本聚类处理流程 |
| 4.2 文本向量化表示 |
| 4.3 基于初始中心点优化的K-means改进算法 |
| 4.3.1 改进的K-means算法设计 |
| 4.3.2 实验分析 |
| 4.4 实证分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于改进型PageRank算法的核心专利识别方法研究 |
| 5.1 PageRank及其改进算法在核心专利识别方面的不足 |
| 5.2 基于权重分配优化的PageRank改进算法 |
| 5.2.1 算法设计 |
| 5.2.2 改进算法的收敛性分析 |
| 5.3 实验设计与对比分析 |
| 5.3.1 实验环境配置 |
| 5.3.2 数据采集与处理 |
| 5.3.3 实验结果及对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 核心专利识别实例分析 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
（6）支持产品概念设计的专利知识挖掘方法及其原型系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 产品概念设计概述 |
| 1.2.1 产品创新设计相关概念 |
| 1.2.2 概念设计的内涵 |
| 1.2.3 概念设计过程模型的研究 |
| 1.3 辅助产品创新设计的功能基和专利知识研究 |
| 1.3.1 产品功能的定义与表达 |
| 1.3.2 功能基支持产品创新设计的研究 |
| 1.3.3 基于专利知识辅助产品创新设计的研究 |
| 1.4 面向产品创新设计的专利分类与检索研究 |
| 1.4.1 面向产品创新设计的专利分类研究 |
| 1.4.2 面向产品创新设计的专利检索研究 |
| 1.5 存在的主要问题与本论文研究的技术路线 |
| 1.5.1 存在的主要问题 |
| 1.5.2 本论文研究的技术路线 |
| 1.6 论文的体系架构与主要研究内容 |
| 2 专利知识辅助产品概念设计过程模型及其关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于功能基的概念设计求解过程模型 |
| 2.2.1 功能基的建立 |
| 2.2.2 建立基于功能基的概念设计求解过程模型 |
| 2.3 专利知识辅助产品概念设计过程模型 |
| 2.4 基于功能基的专利分类关键技术 |
| 2.4.1 专利获取及其标签设定 |
| 2.4.2 专利成分选择及预处理 |
| 2.4.3 特征选择与专利向量化表示模型 |
| 2.4.4 专利分类算法与分类性能评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于功能基的专利分类特征权重计算方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 专利分类中测试集专利特征权重计算方法分析 |
| 3.2.1 现有的无监督特征权重计算方法分析 |
| 3.2.2 现有的有监督特征权重计算方法分析 |
| 3.3 无监督的专利特征权重计算方法 |
| 3.4 有监督的专利特征权重计算方法 |
| 3.4.1 融合词-文本-类别的多层次专利特征权重计算模型 |
| 3.4.2 基于累积剩余熵的专利特征权重计算 |
| 3.5 基于语义的专利特征权重计算方法 |
| 3.5.1 词向量模型及基于词向量的专利特征权重计算 |
| 3.5.2 基于加权词向量的专利特征权重计算 |
| 3.5.3 基于证据理论的专利特征权重计算 |
| 3.5.4 基于圆周卷积的专利特征权重计算 |
| 3.5.5 基于卷积神经网络的专利特征权重计算 |
| 3.5.6 基于语义向量空间模型的专利特征权重计算 |
| 3.6 实验设计及结果分析 |
| 3.6.1 无监督的专利特征权重计算结果与分析 |
| 3.6.2 有监督的专利特征权重计算结果与分析 |
| 3.6.3 基于语义的专利特征权重计算结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 支持产品概念设计的专利知识挖掘与检索方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 专利知识表示及其提取规则 |
| 4.2.1 专利知识的表示 |
| 4.2.2 专利知识的提取规则 |
| 4.3 基于国际专利分类表的专利知识检索意图识别与理解方法 |
| 4.3.1 问题的提出 |
| 4.3.2 建立基于国际专利分类表的意图单元 |
| 4.4 基于国际专利分类表的专利知识检索方法 |
| 4.4.1 功能动词的建立 |
| 4.4.2 基于国际专利分类表的专利知识检索流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 支持产品概念设计的专利知识挖掘原型系统及其应用实例 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统开发环境及总体框架 |
| 5.2.1 系统开发环境 |
| 5.2.2 系统总体框架 |
| 5.3 专利知识挖掘原型系统开发及其应用实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（7）文本摘要生成技术研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及工作 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 第二章 相关研究及理论基础 |
| 2.1 文本摘要基本概念 |
| 2.1.1 抽取式文本摘要 |
| 2.1.2 生成式文本摘要 |
| 2.2 TextRank算法 |
| 2.3 文本向量化表示 |
| 2.3.1 Word2Vec |
| 2.3.2 EMLo |
| 2.3.3 Bert |
| 2.4 注意力机制 |
| 2.5 Transformer模型 |
| 2.6 PreSumm模型 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 基于TextRank的抽取式文本摘要技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 句子特征表示 |
| 3.2.1 句子位置特征 |
| 3.2.2 句子关键词特征 |
| 3.3 句子相似度计算 |
| 3.3.1 文本向量表示 |
| 3.3.2 相似度计算 |
| 3.4 FB-TextRank算法 |
| 3.4.1 F-TextRank算法 |
| 3.4.2 B-TextRank算法 |
| 3.4.3 FB-TextRank算法 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 数据集 |
| 3.5.2 数据预处理 |
| 3.5.3 评价指标 |
| 3.5.4 实验环境 |
| 3.5.5 FB-TextRank实验 |
| 3.5.6 摘要结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于PreSumm的生成式文本摘要技术研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 分层编码 |
| 4.2.1 文本分层 |
| 4.2.2 分层编码 |
| 4.3 改进的集束搜索算法 |
| 4.3.1 贪心搜索算法 |
| 4.3.2 集束搜索算法 |
| 4.3.3 改进集束搜索算法 |
| 4.3.4 改进集束搜索算法实验 |
| 4.4 BT-Summ模型 |
| 4.4.1 编码器 |
| 4.4.2 解码器 |
| 4.5 实验结果与分析 |
| 4.5.1 数据集 |
| 4.5.2 数据预处理 |
| 4.5.3 评价指标 |
| 4.5.4 实验环境及参数设置 |
| 4.5.5 BT-Summ实验 |
| 4.5.6 摘要结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 文本摘要系统设计与实现 |
| 5.1 课题介绍 |
| 5.2 需求分析 |
| 5.2.1 功能性需求分析 |
| 5.2.2 非功能性需求分析 |
| 5.3 系统设计 |
| 5.3.1 系统业务架构 |
| 5.3.2 系统技术架构 |
| 5.3.3 系统功能模块 |
| 5.4 详细设计 |
| 5.4.1 数据预处理模块 |
| 5.4.2 文本预处理模块 |
| 5.4.3 文本特征提取模块 |
| 5.4.4 文本摘要生成模块 |
| 5.4.5 用户交互模块 |
| 5.4.6 系统管理模块 |
| 5.4.7 数据库设计 |
| 5.5 系统测试 |
| 5.6 系统应用 |
| 5.7 系统展示 |
| 5.7.1 网络数据智能处理系统展示 |
| 5.7.2 科技数据智能分析系统展示 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（8）基于深度学习的文本摘要分析与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 自动文章摘要分类 |
| 1.3.1 抽取式摘要 |
| 1.3.2 生成式摘要 |
| 1.4 本文的研究内容 |
| 1.5 本文的组织架构 |
| 第二章 基于简单CNN与 BI-LSTM的中文分词算法设计 |
| 2.1 相关技术 |
| 2.1.1 词向量 |
| 2.1.2 CNN网络 |
| 2.1.3 LSTM网络 |
| 2.2 基于简单CNN与 BI-LSTM的中文分词模型搭建 |
| 2.2.1 基于简单CNN与 BI-LSTM的中文分词模型概况 |
| 2.2.2 标注方法 |
| 2.2.3 词嵌入层 |
| 2.2.4 简单CNN层 |
| 2.2.5 BI-LSTM层 |
| 2.2.6 全连接层 |
| 2.3 实验结果与分析 |
| 2.3.1 数据集 |
| 2.3.2 超参数 |
| 2.3.3 实验结果与分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于双层注意力机制的文章摘要算法设计 |
| 3.1 相关技术 |
| 3.1.1 Seq2Seq序列模型 |
| 3.1.2 注意力机制 |
| 3.2 抽取式摘要生成方法简介 |
| 3.2.1 基于TF-IDF统计方法的文章摘要生成 |
| 3.2.2 基于LSI模型的文章摘要生成 |
| 3.3 基于双层注意力机制的文章摘要模型搭建 |
| 3.3.1 基于双层注意力机制的文章摘要模型概况 |
| 3.3.2 字向量与词向量的构建 |
| 3.3.3 编码器的搭建 |
| 3.3.4 解码器的搭建 |
| 3.3.5 双层注意力机制的设计与摘要生成 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 实验测评与结果分析 |
| 4.1 测评方法 |
| 4.2 数据集与超参数 |
| 4.3 实验结果分析 |
| 4.3.1 传统抽取式摘要模型实验结果 |
| 4.3.2 输入向量组合方式对比分析 |
| 4.3.3 基于双层注意力机制的文章摘要模型与其它模型实验结果对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（9）基于话题模型和引文信息的相关工作自动生成（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及成果 |
| 1.2.1 自动相关工作生成 |
| 1.2.2 科技文献摘要 |
| 1.3 论文主要研究工作 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 第二章 相关技术研究与本文思路 |
| 2.1 相关工作生成任务 |
| 2.1.1 基于话题的摘要 |
| 2.1.2 对比性摘要 |
| 2.2 话题模型 |
| 2.2.1 LDA话题模型 |
| 2.2.2 LDA模型的衍生模型 |
| 2.3 引文分析及被引片段识别 |
| 2.3.1 引文分析 |
| 2.3.2 被引片段识别 |
| 2.4 ToC-RWG的基本框架 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于话题模型的文献相关性建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Topic Sum:多文档摘要的话题模型 |
| 3.3 Query Topic Sum:建模文献相关性的话题模型 |
| 3.3.1 模型定义与描述 |
| 3.3.2 模型推断 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于两层集成模型的被引片段识别 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 两层集成模型RANSA+Hybrid框架 |
| 4.3 数据均衡化 |
| 4.3.1 欠采样算法对比 |
| 4.3.2 过采样算法和混合算法对比 |
| 4.4 RANSA:面向数据集成 |
| 4.5 Hybrid-Stacking:面向模型集成 |
| 4.6 实验分析 |
| 4.6.1 数据集和评价指标 |
| 4.6.2 实验设置 |
| 4.6.3 实验结果和分析 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结合话题模型和引文信息的相关工作生成 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 数据集构建和话题模型训练 |
| 5.2.1 数据集构建 |
| 5.2.2 话题模型训练 |
| 5.3 生成相关工作章节 |
| 5.4 实验分析 |
| 5.4.1 数据集和评价指标 |
| 5.4.2 实验结果和分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（10）基于内容分析与个性化建模的推荐方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 本文主要研究工作 |
| 1.2.1 基于时序特征的新词发现方法 |
| 1.2.2 基于神经网络的摘要抽取算法 |
| 1.2.3 基于内容的个性化建模的推荐模型 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第2章 国内外研究现状及相关工作综述 |
| 2.1 新词发现 |
| 2.2 文本自动摘要 |
| 2.2.1 多文档摘要 |
| 2.2.2 单文档摘要 |
| 2.3 个性化推荐 |
| 2.3.1 传统推荐方法 |
| 2.3.2 深度学习在推荐系统的应用 |
| 2.4 整体方法对比总结 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于时序特征的新词发现方法 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 基于时序的短语提取算法 |
| 3.2.1 互信息和邻接熵计算 |
| 3.2.2 基于时序的短语特征计算 |
| 3.3 实验 |
| 3.3.1 数据集 |
| 3.3.2 数据预处理 |
| 3.3.3 评价指标 |
| 3.3.4 实验与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于神经网络的摘要抽取算法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 抽取式摘要模型 |
| 4.2.1 特征输入层 |
| 4.2.2 特征权重学习层 |
| 4.2.3 摘要抽取层 |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.3.1 数据集 |
| 4.3.2 评价标准 |
| 4.3.3 实验与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于内容特征的个性化建模推荐方法 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 基于内容的个性化建模的推荐模型 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.3.1 新闻推荐数据集 |
| 5.3.2 评价标准 |
| 5.3.3 实验参数与指标 |
| 5.3.4 实验与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于内容分析与个性化建模的推荐系统 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 系统设计 |
| 6.3 系统功能模块 |
| 6.4 推荐系统界面展示 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及成果 |
| 致谢 |
四、文献与摘要(7)（论文参考文献）
- [1]体外冲击波疗法在烧伤创面修复和烧伤后瘢痕治疗中的应用[J]. 安东,刘阳,杨通江. 中国组织工程研究, 2022(20)
- [2]基于多模态神经网络的图文摘要生成方法研究[D]. 何丽. 北京邮电大学, 2021(01)
- [3]工业互联网标识解析注册鉴权与可信解析机制的设计与实现[D]. 喻嘉艺. 北京邮电大学, 2021(01)
- [4]融合隐式主题信息的中文生成式摘要研究[D]. 曾虹. 华中师范大学, 2021(02)
- [5]基于文本数据挖掘的核心专利识别方法研究[D]. 陈萌. 河北经贸大学, 2021(09)
- [6]支持产品概念设计的专利知识挖掘方法及其原型系统研究[D]. 唐忠. 四川大学, 2021(12)
- [7]文本摘要生成技术研究与应用[D]. 肖莉才. 电子科技大学, 2021(01)
- [8]基于深度学习的文本摘要分析与实现[D]. 刘鑫. 北方工业大学, 2020(02)
- [9]基于话题模型和引文信息的相关工作自动生成[D]. 王攀成. 国防科技大学, 2019(02)
- [10]基于内容分析与个性化建模的推荐方法研究[D]. 江跃华. 河北科技大学, 2019(07)