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绪论1

0.1 研究背景1

0.2 本选题的意义1

0.2.1 理论意义2

0.2.2 方法意义2

0.2.3 实践意义2

0.3 研究概述3

0.4 本书结构4

0.5 小结5

第一章 已有的摘要语步结构自动识别模型综述6

1.1 关键概念6

1.1.1 摘要6

1.1.2 语类7

1.1.3 语步8

1.2 文本分类8

1.2.1 定义及其发展8

1.2.2 文本分类的一般步骤9

1.2.3 文本分类器10

1.3 现有的摘要语步自动识别模型15

1.3.1 词袋模型15

1.3.2 基于语境特征构建的模型16

1.3.3 基于语言学特征构建的模型18

1.3.4 现有模型的比较22

1.4 现有模型对本研究的启示24

1.5 小结25

第二章 摘要的语类研究综述26

2.1 语类研究综述26

2.1.1 理论探索27

2.1.2 实证研究30

2.1.3 已有语类研究的不足32

2.2 摘要研究综述33

2.2.1 摘要的语类研究33

2.2.2 摘要的语言特征研究35

2.3 本研究的概念模型45

2.4 小结47

第三章 研究方法49

3.1 研究问题49

3.2 研究设计和研究流程50

3.3 研究工具51

3.3.1 语料处理工具51

3.3.2 特征提取工具54

3.3.3 模型构建与验证工具55

3.4 语料58

3.5 语料的人工标注60

3.5.1 先导研究61

3.5.2 第一次完整标注63

3.5.3 标注员培训66

3.5.4 第二次完整标注67

3.5.5 人工标注的信度报告69

3.6 建模前的语料准备70

3.7 特征提取72

3.7.1 形式特征提取72

3.7.2 意义特征提取81

3.7.3 语境特征提取82

3.8 模型的构建与验证83

3.9 小结85

第四章 建模前的语步结构和语言特征描写86

4.1 摘要的语步分析86

4.1.1 语步类别的总体分布86

4.1.2 实际结构87

4.1.3 原型结构91

4.1.4 衍生原则92

4.1.5 类型与语类的关系96

4.2 摘要的语步预测特征99

4.2.1 形式特征99

4.2.2 意义特征105

4.2.3 语境特征127

4.3 小结131

第五章 摘要语步自动识别模型的构建与优化132

5.1 基于概率的初步模型132

5.1.1 模型识别度的判断指标132

5.1.2 初步模型的识别度133

5.1.3 构建初步模型的特征136

5.2 基于统计和规则的优化模型139

5.3 优化模型的识别效果141

5.4 管道模型144

5.5 模型的应用146

5.6 小结147

第六章 结论148

6.1 研究发现148

6.1.1 基于大量数据分析印证和完善了已有的语类理论148

6.1.2 摘要语步的有效预测特征149

6.1.3 摘要的语步结构自动识别模型150

6.2 本研究的局限与未来研究方向151

参考文献153

附录168