一、自动生成Word目录（论文文献综述）
李惠,陈涛,侯君明,刘丁,朱庆华,刘炜[1]（2021）在《钩玄提要——古籍目录智能分析工具构建》文中研究说明古籍目录辨章学术,考镜源流,对古典学术研究具有重要的价值。本文提出古籍提要网络分析模型,用无向三部图整合古籍、人物和提要信息。在此基础上构建古籍目录智能分析工具,不仅可以自动挖掘提要中蕴藏的人物关系,与已有的古代人物知识库相关联,为知识库补充可靠而有价值的关系信息;而且综合考虑提要的元数据和正文的语义特征信息,并将其整合入推荐算法中,能为用户智能地推荐与被检索项内容、部类名、古籍名、古籍责任者相关的提要。以《四库全书总目》为实验数据集,一方面基于提要网络,从人物、古籍、提要三个层面探索不同实体间的内在联系,并就四部提要中出现的人名和古籍名开展定量研究;另一方面从作者简介、内容概述及学术评价这三种提要文本特征入手,结合元数据信息和三种常用的文献推荐算法,评估不同的语义特征对工具推荐功能准确性的影响。实验结果表明,提要文本中的内容概述及学术评价作为语义特征提炼,再结合元数据信息,效果良好,可推广应用到面向古籍的知识发现中。图4。表6。参考文献51。
方潇颖[2]（2021）在《面向轨道交通工程设计规范的命名实体识别关键技术研究》文中提出命名实体识别任务作为构建领域知识图谱的基础支撑,目前的相关研究主要集中在开放领域,针对垂直领域的研究进展比较缓慢,无法有效解决低资源、无完整领域词典和缺乏实体分类体系带来的垂直领域问题。本研究面向轨道交通工程设计规范,以《地铁设计规范GB53157-2013》为例构建命名实体识别任务的数据集,具体的研究内容如下:（1）本研究在低资源的情况下基于RoBERTa800K-CRF实现了领域自适应预训练。首先将BiLSTM-CRF作为基准模型,通过两种分类粒度的数据集与不同参数量的BERT-CRF模型进行了结果对比。最后采集与建筑领域相关的800K文本语料,在RoBERTa-wwm的基础上对其进行优化,实现了建筑领域的自适应预训练,最终实体识别的F1-score可以达到61.71%,比基准模型高出15.34%。（2）基于主题分类方法设计了 MT-CAT-RailBERT多任务学习算法,通过目录数据对规范文本进行主题分类方向的数据增强,从而实现训练效率的优化。本研究参考了规范中的目录层级信息,将每条规范文本所属的章名和节名作为主题分类的类别信息进行嵌入,以此构建分类数据集,基于预训练语言模型使用多种分类算法对其进行训练,从而替代领域自适应预训练。实验结果表明,命名实体识别的F1-score提升到62.52%,训练时长缩短至领域自适应预训练方法的1/40。（3）本文基于Spring Boot框架研发了面向规范文本的统一标注平台,并通过节点层级计算方法实现图谱可视化展示。该平台包含规范查询、规范标注与审核、术语词典管理等核心功能模块,可实现领域知识图谱的完整构建以及命名实体识别数据集的自动扩展。综上所述,本文利用预训练语言模型、领域自适应预训练、主题分类方法以及多任务联合训练等关键技术完成针对垂直领域的命名实体识别任务。同时,本文为解决规范语义复杂导致的标注不一致问题,研发了面向规范文本的统一标注平台,可以实现领域谱的完整构建以及图谱的可视化展示。
陈秋瑾[3]（2021）在《基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统》文中提出近年来,随着无人机技术的飞速发展以及逐年上涨的市场需求,无人机在各领域得到广泛应用且发挥着重要作用。随着“互联网+”时代的到来以及大数据技术的迅速发展,互联网中信息数据呈现指数增长趋势,如何在信息爆炸的时代获取所需的有效信息成为亟待解决的问题。本文采用B/S服务器模式,以分布式微服务架构为基础,基于分布式及增量式爬虫技术获取互联网中与无人机等应用领域相关的海量数据,采用自然语言处理、知识图谱、机器学习等算法从海量的非结构化文本数据中提取挖掘隐含及潜在价值知识,并利用Echarts组件及知识图谱等算法进行可视化分析,最后形成定制化的无人机知识库。主要研究内容如下:（1）知识获取及存储技术。系统以Scrapy为爬虫框架,采用分布式结合增量式爬虫技术从互联网中高效地获取无人机行业相关的海量数据;采用Redis高速缓存数据库存储爬取的URL网址,结合My SQL关系型数据库稳定地存储最终得到的结构化数据。（2）系统构建流程及架构设计。利用云计算技术的大数据管理平台,基于分布式服务器与大数据技术搭建系统,采用自底向上为主、自顶向下为辅的方式构建知识库;由于系统爬取任务量的增加及分布式服务器的需求,系统的架构也由最初的SMM单体式架构优化升级为Spring Cloud分布式微服务架构,以提高系统的扩展性及移植性。（3）数据提取及知识抽取技术。采用类机器学习机制半自动化地提取非结构化文本数据,通过构建自定义的规则库训练样本数据,提取出标签以匹配提取出的结构化数据;并利用自然语言处理等算法从获取的文本数据中提取关键句并生成文章的摘要信息;通过知识图谱等算法实现对获取的文本数据的知识抽取,最终抽取出结构化的知识元加入进知识库中,以实现知识库的知识发现与知识挖掘功能。（4）知识表示及数据可视化分析。采用知识树形式进行知识表示,并采用Echarts技术、知识图谱等可视化技术对获取及处理后的数据进行数据可视化分析,并以各类统计图表、关键字云图、机构同现及作者同现图等形式展现,直观清晰地展示无人机等行业领域的研究现状与发展趋势。
张文轩[4]（2021）在《面向政府工作的文档管理系统的设计与实现》文中研究表明近年来,随着互联网技术的发展,政府工作人员面临着需要在短时间内快速分析、管理和编写大量以电子文档形式存在的工作文档的工作需求。如何省时省力地从各类政府工作文档中快速、准确的获取文档的概要信息、管理编辑文档,是当前需要解决的主要问题。为了解决以上问题,本文结合了政府工作文档的特点,使用自然语言处理技术以及系统前后端开发技术,设计实现了面向政府工作的文档管理系统。本文主要做了以下几点工作。第一,针对工作人员需要快速获取、浏览文档概要信息的需求,采用文档摘要和关键词形成对文档的概要描述,便于工作人员快速了解文档核心内容。首先,使用一种基于GAN网络的摘要方法实现了文本摘要功能,解决了生成式摘要需要大量标注数据、很多政府工作文档的标题无法表达概述信息的问题;然后,为了优化摘要模型,使用BERT模型实现了文本分类功能对输入数据进行分类处理,分类训练摘要模型,用于提高模型效果。另一方面,使用Text Rank算法实现了关键词抽取功能。并且为了优化算法,融合了Word2vec词向量技术来计算单词间的相关度,提高了算法效果。第二,针对工作人员需要快速获取语义相关的文档内容的需求,实现了文档语义搜索功能。为了简化工作人员的操作流程,实现了以文档对象及文档内容搜索语义相似文档,使用基于Sentence-BERT模型的文本匹配方法来实现,在保留BERT模型优秀效果的同时,解决了多条文本匹配耗费时间长的问题。第三,针对工作人员需要进行中文文本纠错的需求,实现了文本纠错功能。考虑到工作文档实际编写时出现错误多为字音字形以及专用词错误,和算法执行效率的需求,使用基于统计语言模型N-gram作为算法基础,并加入自定义混淆集作为辅助,在满足系统执行效率的前提下,提高了可扩展性。系统形式上,根据政府工作人员使用Word软件办公的习惯,采用Word软件插件与Web网站结合的方式提供人机交互,使用Spring Boot、My SQL等技术构建后端系统,使用Flask微服务的发布与调用的方式来整合底层算法。系统包含用户管理、数据处理、文档概要信息获取、文档语义搜索、文档编辑、数据管理六个功能模块,在提供文档管理功能的基础上,可以帮助用户获取文档类别、摘要、关键词等概要信息,进行文档语义搜索,对文本进行自动纠错。目前面向政府工作的文档管理系统已经过测试并试运行良好,可以让政府工作人员管理、编辑文档变得十分方便,减轻了工作人员的任务量,实用性与可用性较强。
高善兵[5]（2021）在《基于工作流的货列检设备生产信息管理平台设计与应用》文中指出随着铁路货车运用工作要求的变化、新技术新装备的更新以及网络信息化技术的快速发展,作为铁路货车运用作业管理重要手段的各类信息系统也在不断的升级和改进。由于各类信息系统研发时间、生产厂家不同,造成各系统相互独立,不能相互关联,没有统一规范的接口,存在数据交换壁垒,实现数据共享比较困难,致使列检值班员在一列作业过程中,需要在不同系统之间重复录入相同数据,不仅增大了工作强度,而且造成作业效率低,存在一定的安全隐患。铁路货车运用各级管理人员也无法实时掌握列检技术作业进度以及一列作业相关数据。集控联锁电动脱轨器发生故障后,设备维修人员无法直观观察到故障现象,以至不能准确分析故障原因及时的给出具体的施修方案,导致设备无法及时修复。针对以上问题,本文将工作流理论运用到列检一列作业过程中,通过局域网共享、Web service首位号共享、车轮传感器信息采集、架构技术、关联数据库等技术,在对管理需求、用户需求、功能需求分析基础上,对构建货列检设备生产信息管理平台提出了平台总体架构设计方案和用例设计,并对平台数据架构、信息采集分别进行了设计,实现了列检作业基础数据实时共享。本文对应用和应用实践进行了研究,从平台构建、信息采集、系统架构、数据共享等方面进行了实现研究,同时从列检值班室布局优化、作业流程优化、实际作业图表电子化、作业指导书规范、定置管理及揭示规范方面进行了实践研究。通过论文研究实现了货列检设备生产信息管理平台从集控联锁电动脱轨器系统、微机控制列车制动机试验系统、列车尾部风压监测系统、现在车系统中获取列检一列作业数据和数据自动传输共享,解决了列检值班员重复录入作业信息问题,列车技术作业计划图表铺画,降低了列检值班员工作强度。同时,各级货车运用管理人员可以通过列检设备生产信息管理平台掌握列检作业进度,为货车运用专业管理提供了技术支撑。列检设备生产信息管理平台可以清楚地显示列检设备故障,准确的传递故障信息,为设备维修人员提供了有利条件。
周璐喆[6]（2021）在《面向PDF文件的研招数据辅助整合软件研发》文中认为随着大学生“考研热”的居高不下,考生对于考研信息的需求开始日益增加。由于现有的提供考研信息的平台在查询院校信息时存在着数据散乱且第三方网页过多的缺陷,实验室团队计划整合网络上的考研信息并做进一步分析实践,从而为考生提供更好的服务。整合研究生招生名单数据是整个考研信息整合课题的一部分,由于实验室团队成员前期收集的研究生招生名单中半数以上为PDF文件,且人工整合PDF文件中表格数据有着不小的麻烦,因此本文研发了一个面向PDF文件的研招数据辅助整合软件,力求降低团队成员在整合PDF格式的研招数据文件时的困难。围绕该课题,本文进行了如下的工作。（1）对收集到的4663份PDF格式的研究生招生名单进行逐一浏览和分析,归纳待解决的问题,并确定接下来需要着重解决的PDF表格信息整合的主要问题,包括PDF表格抽取时的表格框线的缺失、子表结构、合并单元格结构、复杂表头结构以及跨页段表的问题,在表格信息整合时的额外信息的文本字段挖掘问题,以及在数据入库时的表格数据列匹配问题。针对这些问题的进行了解决方案设想,并以此分析了软件应该具有的功能点和模块。（2）设计了面向PDF文件的研招表格数据整合模型,同时搭建了软件的架构。（3）对面向PDF文件的研招数据整合软件的功能模块进行了详细的内部设计。包括PDF文档操作模块相关类设计、PDF表格识别提取模块相关类的设计、表格与信息预处理模块相关类设计、表格数据集成模块相关类设计,并阐明类设计中各个主要方法的功用。（4）设计了PDF表格识别与提取算法策略、文本信息挖掘算法策略、表格数据列匹配算法策略。详细阐述了每种算法运作的方式。（5）详细介绍了面向PDF文件的研招数据辅助整合软件的实现情况。包括对本软件的整体界面的说明,以及以案例演示的方式对PDF文档操作模块、PDF表格识别提取模块、表格与信息预处理模块、表格数据整合模块的实现流程的阐述。并通过实际整合一组PDF研招名单的实验来突出本软件相对优化前的Python库以及类似软件的优势。论文的创新之处有以下几点。（1）优化了PDF表格数据提取库pdfplumber,可以有效提升有框线表的提取准确率,并且在面对复杂表头、合并单元格、子表和跨页表等复杂情况的表格提取时能够更好的应对。（2）实际应用分布式词向量模型Word2vec并结合余弦相似度的方式让表格之间相同语义的数据列能够自动互相匹配,减少了人工匹配数据的麻烦。（3）设计了一套面向PDF文件的研招表格类型数据的整合模型,并依据该模型开发了面向PDF文件的研招数据辅助整合软件,降低了人工整合数据的困难,有效推进了实验室团队数据整合课题的进度,为后期的数据分析打下了基础。
王家梁[7]（2021）在《基于Tor的暗网软件架构与数据分析研究》文中研究指明随着网络通信技术的不断发展,互联网的规模变得愈发庞大。现今互联网可分为表网与深网两部分,在深网中还包含有一个被称为暗网的子集,其必须通过匿名通信系统方能访问,并且能提供深网所不具备的匿名性。基于匿名通信系统Tor构建的暗网是现今规模最大的暗网实体,其本质是以Tor隐藏服务的形式承载的。Tor隐藏服务允许服务方在提供网络服务时隐藏自身的物理位置,这种强大的匿名性使得Tor暗网中充斥着大量不受监管的敏感数据。因此,实现Tor暗网的合理监管迫在眉睫。首先,本文对匿名系统Tor的通信原理及相应机制进行了分析介绍,并从Tor暗网服务发现、数据采集以及数据分类三个方面归纳总结了当前学术界针对Tor暗网数据分析展开的研究工作及成果。其次,本文对Tor暗网的软件架构进行了研究,并以此为基础,提出了基于Tor的暗网服务发现方法TWSD。本文对Tor暗网服务的设计进行了分析,指出了当前暗网服务存在的设计缺陷,并利用该缺陷对TWSD方法的架构进行了设计。TWSD方法通过部署受控隐藏目录服务实现服务发现,优化了服务发现资源高消耗的问题,同时针对暗网服务审查机制实施了规避策略。随后,通过实验验证了 TWSD方法仅需部署16台受控隐藏目录服务即可实现非公开洋葱域名的高效获取,并能有效规避暗网服务的审查机制。最后,本文针对Tor暗网敏感数据收集难、分析难的问题,设计了基于Tor的暗网敏感数据分析方案TDSA,并对该方案的总体架构、关键模块设计以及代码实现进行了详细阐述。在暗网元数据采集中,针对单例洋葱代理链路高负载引起的采集效率低下的问题,提出了基于暗网请求报文的负载均衡策略。在暗网敏感数据特征提取中,针对TF-ICF算法存在的局限性,提出了基于暗网页面位置的TF-ICF改进算法。随后,通过实验验证了 TDSA方案能够实现暗网敏感数据的自动分类,分析了不同类别敏感数据间存在的关联关系,并设计对比实验证明了TF-ICF改进算法能够提升暗网敏感数据分类的效果。
汪哲宇[8]（2021）在《数字化慢病管理系统的研究与实践》文中研究表明为了应对以长期性、非传染性与难治愈性为主要特征的慢性疾病的复杂护理需求,“慢病管理”——一种以患者为中心的新型卫生服务模式——自上世纪八十年代开始逐渐涌现并不断发展。协同护理是慢病管理区别于传统卫生服务模式的关键要素,其目标是为患者提供有组织性的协同化医疗服务。以移动健康和人工智能为代表的信息技术能够提升慢病管理的协同效率,帮助患者与护理提供者之间形成完整的闭环反馈,将循证知识与健康数据中蕴含的信息集成到管理过程之中,推动慢病管理逐渐从传统方式向全面的数字化方式过渡。虽然以慢性病照护模型为代表的慢病管理理论模型已经发展得较为成熟,且其有效性已经在多个国家得到了验证,但在当前我国的慢病管理实践中,仍然存在着一系列的关键问题,导致以协同护理为核心的数字化慢病管理技术尚未得到有效应用。同时,数字化慢病管理领域的相关实施性研究也存在着一定的局限性。针对这些关键问题,本论文系统性地研究了如何在我国的医疗场景下形成以协同护理为特征的数字化慢病管理关键方法,具体内容包括:（1）数字化慢病协同管理模型的构建与表达方法研究。针对我国慢病管理实践存在的管理角色分工不明确、缺乏数字化全流程决策支持等问题,使用路径的方式对通用性慢病管理方法进行明确可执行的表示,通过对高血压、糖尿病与慢阻肺三类常见慢病国内外指南的分析与归纳,提炼出了包含九类共通任务的通用性管理路径,并对数字化场景下各病种的具体路径进行了明确。在此基础上,面向我国管理模式构建了路径驱动的数字化协同管理模型,并通过本体对模型中包含的结构化知识与具体路径中的医学决策知识进行了表达。（2）数字化背景下面向患者依从性增强的个性化管理方法研究。针对患者自我管理依从性问题与相关个性化管理研究的局限性,一方面,从移动健康应用的个性化需求分析入手,基于目标导向型设计方法中的用户建模过程,结合相关健康行为理论,提炼了面向患者自我管理依从性提升的用户模型,结合问卷与访谈结果识别出了三类患者虚拟角色与其对应的个性化需求。另一方面,从人工智能技术的管理实践入手,基于本体与多种自然语言处理技术实现了一种根据患者特征为其推荐相关文章的个性化健康教育方法;基于强化学习技术实现了一种在虚拟管理环境中根据患者与管理师状态给出干预建议的个性化管理策略生成方法。（3）数字化慢病闭环管理系统的设计与实现。针对我国慢病管理信息化实践中存在的缺乏理论指导以及多病种集成性较低等问题,基于所构建的模型与个性化管理方法,设计并实现了包含智能服务引擎与客户端两大组件的数字化慢病闭环管理系统。智能服务引擎以通用性慢病管理路径本体为核心,能够通过多种类型的接口为系统提供数据存储与全场景决策支持服务;客户端中的医生工作平台基于共通性路径任务设计,能够辅助不同角色的医护人员执行具有时序性与闭环性的协同式管理;客户端中的患者移动终端基于所提炼的个性化需求与行为改变轮设计,能够为患者提供全方位的自我管理支持,并在一定程度上改善患者依从性。所实现系统目前已在我国多个地区进行了实际的部署与应用。（4）面向数字化慢病管理的评价体系构建与实践。针对数字化场景下管理系统评价方面存在的局限性,基于面向远程医疗的综合评估模型,提炼了包含评价角色、评价重点与评价角度三个维度的面向个体层面的数字化慢病管理评估模型,并依据该模型对所实现系统进行了不同证据水平的实践评价,包括基于系统真实数据的回顾性评价、面向慢阻肺患者的前后对比试验与面向高血压患者的随机对照试验。评价结果表明,当前系统能够帮助医护人员与患者共同合作,开展医患之间高效互动的闭环式协同管理,并在一定程度上改善患者的疾病控制情况、日常生活质量与疾病认知水平。总的来看,本论文所提出的路径驱动的数字化慢病管理系统能够在一定程度上解决我国慢病管理实践与慢病管理领域相关研究中存在的多种问题,为数字化慢病管理在我国的推广与应用提供了理论指导与实践验证。
徐雪峰[9]（2021）在《计算机基础课程Word目录自动生成机制》文中指出Word的目录自动生成功能,简单易用,但长文编辑、多人协作时极容易出错,这也是很多高校"计算机基础"课程Word部分教学的一个重点和难点。从目录自动生成的功能看,涉及列表、样式和目录三部分内容,文章以Word2016为例,从分析三者特征入手,研究其关联机制,并提出典型应用方式,方便学习者深层次地学习和应用Word的目录自动生成功能。
肖莉才[10]（2021）在《文本摘要生成技术研究与应用》文中指出现代社会,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。
二、自动生成Word目录（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、自动生成Word目录（论文提纲范文）
（1）钩玄提要——古籍目录智能分析工具构建（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 实践与研究回顾 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 构建提要网络 |
| 2.2 古籍目录智能分析工具 |
| 3 实验 |
| 4 结论 |
（2）面向轨道交通工程设计规范的命名实体识别关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 本文的工作与主要贡献 |
| 1.3 论文组织架构 |
| 2 研究现状 |
| 2.1 命名实体识别任务的研究现状 |
| 2.1.1 基于机器学习的方法 |
| 2.1.2 基于深度学习的方法 |
| 2.1.3 近几年的研究热点 |
| 2.2 预训练语言模型的研究现状 |
| 2.2.1 预训练阶段的目标任务 |
| 2.2.2 预训练语言模型的应用场景 |
| 2.2.3 预训练语言模型的发展方向 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于领域自适应预训练的命名实体识别模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.1.1 注意力机制 |
| 3.1.2 Transformer |
| 3.2 文本预处理 |
| 3.2.1 实体类别定义 |
| 3.2.2 数据集的标注体系 |
| 3.3 模型结构 |
| 3.3.1 文本表示层 |
| 3.3.2 领域自适应预训练 |
| 3.3.3 RoBERTa_800K-CRF模型设计 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 实验评价指标 |
| 3.4.2 实验环境与数据 |
| 3.4.3 模型设置 |
| 3.4.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于目录主题分类的多任务学习模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 CAT-RAILBERT模型概述 |
| 4.2.1 多任务学习模型 |
| 4.2.2 实验流程与模型结构 |
| 4.3 实验结果 |
| 4.3.1 实验数据集 |
| 4.3.2 模型设置 |
| 4.3.3 实验结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 面向规范文本的统一标注平台 |
| 5.1 引言 |
| 5.1.1 统一标注平台的必要性 |
| 5.1.2 总体规划 |
| 5.2 需求分析 |
| 5.2.1 需求概述 |
| 5.2.2 系统用例图 |
| 5.2.3 统一标注平台功能需求 |
| 5.2.4 标注平台非功能需求 |
| 5.3 统一标注平台的设计与实现 |
| 5.3.1 功能模块设计 |
| 5.3.2 数据库设计 |
| 5.3.3 标注规范功能的详细设计 |
| 5.3.4 标注规范功能的实现 |
| 5.3.5 统一标注平台的测试 |
| 5.4 统一标注平台的智能化应用 |
| 5.4.1 图谱的可视化展示 |
| 5.4.2 数据集的自动扩展 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 工作总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（3）基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义与价值 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 专家系统及知识库研究现状 |
| 1.2.2 知识图谱技术研究现状 |
| 1.2.3 Web文本挖掘技术研究现状 |
| 1.2.4 无人机技术发展及应用现状 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文研究技术路线 |
| 1.5 论文组织结构安排 |
| 第二章 理论基础及关键技术 |
| 2.1 相关理论基础 |
| 2.2.1 知识库 |
| 2.2.2 知识发现 |
| 2.2.3 知识图谱 |
| 2.2 知识获取技术 |
| 2.2.1 数据获取技术 |
| 2.2.2 数据去重技术 |
| 2.2.3 数据提取技术 |
| 2.2.4 数据存储技术 |
| 2.3 知识抽取技术 |
| 2.3.1 实体抽取技术 |
| 2.3.2 关系抽取技术 |
| 2.3.3 事件抽取技术 |
| 2.3.4 实体链接与消岐 |
| 2.4 知识表示技术 |
| 2.5 自动文摘技术 |
| 2.5.1 自动文摘生成原理 |
| 2.5.2 TextRank算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 知识库系统的设计与构建 |
| 3.1 系统非功能需求 |
| 3.2 系统性能设计 |
| 3.2.1 系统可靠性设计 |
| 3.2.2 系统安全性设计 |
| 3.3 系统架构设计 |
| 3.3.1 整体架构设计 |
| 3.3.2 技术架构设计 |
| 3.3.3 分布式微服务架构 |
| 3.3.4 Scrapy爬虫框架 |
| 3.3.5 基于Swagger框架管理API |
| 3.4 技术路线与实施方案 |
| 3.4.1 知识库的构建方式 |
| 3.4.2 系统的技术路线 |
| 3.4.3 系统的实施方案 |
| 3.4.4 开发环境与开发语言 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 知识图谱的实现与应用 |
| 4.1 知识获取 |
| 4.1.1 定制化设置关键字 |
| 4.1.2 定制化爬取专业网站 |
| 4.2 数据提取 |
| 4.2.1 半自动化提取数据 |
| 4.2.2 自动文摘的提取 |
| 4.3 知识抽取 |
| 4.3.1 实体抽取(命名实体识别) |
| 4.3.2 实体关系抽取 |
| 4.3.3 元事件抽取 |
| 4.3.4 实体发现与链接 |
| 4.4 知识表示 |
| 4.5 文本数据可视化 |
| 4.5.1 数据可视化 |
| 4.5.2 关键字云图 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 系统的功能与实现 |
| 5.1 系统整体功能结构 |
| 5.2 系统前端功能实现 |
| 5.2.1 查询信息模块 |
| 5.2.2 台风实况模块 |
| 5.2.3 数据可视化模块 |
| 5.2.4 热门推送模块 |
| 5.2.5 关键期刊模块 |
| 5.3 系统后台功能实现 |
| 5.3.1 用户管理模块 |
| 5.3.2 菜单管理模块 |
| 5.3.3 采集设置模块 |
| 5.3.4 任务管理模块 |
| 5.3.5 专家知识模块 |
| 5.3.6 外部系统模块 |
| 5.3.7 期刊大全模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要研究成果 |
| 附录 |
| 附录1 Swagger在微服务架构上的部署与集成 |
| 附录2 Echarts组件实现折线图/柱状图形式的数据可视化 |
| 附录3 BiLSTM+CRF模型构建过程 |
| 附录4 利用TF-IDF进行实体链接关键代码 |
（4）面向政府工作的文档管理系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 文本摘要技术 |
| 1.2.2 文本分类技术 |
| 1.2.3 关键词抽取技术 |
| 1.2.4 文本匹配技术 |
| 1.2.5 文本纠错技术 |
| 1.2.6 相关系统 |
| 1.3 主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 相关技术 |
| 2.1 RNN网络 |
| 2.2 LSTM网络 |
| 2.3 注意力机制 |
| 2.4 GAN网络 |
| 2.5 BERT模型 |
| 2.6 Spring Boot |
| 2.7 VSTO技术 |
| 3 系统需求分析 |
| 3.1 项目背景及设计目标 |
| 3.2 系统功能性需求分析 |
| 3.3 系统非功能性需求分析 |
| 4 系统设计 |
| 4.1 系统架构设计 |
| 4.1.1 系统前端设计 |
| 4.1.2 系统后端设计 |
| 4.1.3 系统前后端交互设计 |
| 4.2 系统功能模块设计 |
| 4.3 文本分类功能设计 |
| 4.3.1 基于BERT模型的文本分类方法 |
| 4.3.2 实验效果分析 |
| 4.4 文本摘要功能设计 |
| 4.4.1 基于词频统计的抽取式文本摘要方法 |
| 4.4.2 基于GAN网络的生成式文本摘要方法 |
| 4.4.3 面向中文文本的改进 |
| 4.4.4 添加文本分类预处理 |
| 4.4.5 实验效果分析 |
| 4.5 关键词抽取功能设计 |
| 4.5.1 基于Text Rank算法的关键词抽取方法 |
| 4.5.2 融合Word2vec词向量技术的Text Rank算法 |
| 4.5.3 实验效果分析 |
| 4.6 文档语义搜索功能设计 |
| 4.6.1 基于Sentence-BERT模型的文本匹配方法 |
| 4.6.2 实验效果分析 |
| 4.7 文本纠错功能设计 |
| 4.7.1 基于N-gram语言模型的文本纠错方法 |
| 4.7.2 实验效果分析 |
| 4.8 其他功能模块设计 |
| 4.9 数据库设计 |
| 4.9.1 概念模型设计 |
| 4.9.2 数据表设计 |
| 5 系统实现 |
| 5.1 Web网站功能实现 |
| 5.1.1 文档管理功能 |
| 5.1.2 文档概要信息获取功能 |
| 5.1.3 文档语义搜索功能 |
| 5.1.4 词库管理功能 |
| 5.2 Word插件功能实现 |
| 5.2.1 文本摘要功能 |
| 5.2.2 关键词抽取功能 |
| 5.2.3 语义搜索功能 |
| 5.2.4 文本纠错功能 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 测试方法 |
| 6.1.1 白盒测试 |
| 6.1.2 黑盒测试 |
| 6.2 测试结果 |
| 6.2.1 功能测试 |
| 6.2.2 性能测试 |
| 6.2.3 可靠性测试 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于工作流的货列检设备生产信息管理平台设计与应用（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外发展现状分析 |
| 1.2.1 国外发展现状分析 |
| 1.2.2 国内发展现状分析 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 平台研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 研究的主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关技术及理论基础 |
| 2.1 工作流理论基础 |
| 2.1.1 工作流的定义 |
| 2.1.2 工作流主要相关概念 |
| 2.1.3 工作流模式定义 |
| 2.1.4 Workflow引擎 |
| 2.1.5 工作流管理系统定义 |
| 2.1.6 工作流管理系统的分类 |
| 2.1.7 工作流管理系统结构 |
| 2.1.8 图解工作流结构 |
| 2.2 信息采集技术 |
| 2.2.1 数据采集技术应用 |
| 2.2.2 车轮传感器数据采集技术 |
| 2.3 架构技术 |
| 2.3.1 开发语言选择 |
| 2.3.2 平台框架技术 |
| 2.3.3 数据库技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 平台需求分析 |
| 3.1 列检设备生产信息管理需求分析 |
| 3.1.1 列检值班员作业流程分析 |
| 3.1.2 列检一列作业信息项点分析 |
| 3.1.3 列检值班室设备生产信息分析 |
| 3.1.4 列检设备生产信息管理平台建设目标 |
| 3.1.5 平台技术可行性分析 |
| 3.2 平台用户需求分析 |
| 3.2.1 列检值班员需求分析 |
| 3.2.2 检车员需求分析 |
| 3.2.3 车辆段调度员需求分析 |
| 3.2.4 动态检车组长需求分析 |
| 3.2.5 动态检测人员需求分析 |
| 3.2.6 管理者需求分析 |
| 3.3 平台功能需求分析 |
| 3.3.1 系统管理模块需求分析 |
| 3.3.2 货车运用记录模块需求分析 |
| 3.3.3 货车设备记录模块需求分析 |
| 3.3.4 货车运用技术管理模块需求分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 平台设计 |
| 4.1 平台总体架构设计 |
| 4.2 平台功能架构和用例设计 |
| 4.2.1 平台总体功能模块 |
| 4.2.2 平台总体用例设计 |
| 4.3 平台数据架构 |
| 4.3.1 数据库设计 |
| 4.3.2 平台各实体以及E-R图 |
| 4.3.3 基于工作流理论的数据流设计 |
| 4.3.4 数据接口设计 |
| 4.4 信息采集设计 |
| 4.4.1 平台数据传输流程 |
| 4.4.2 计时、计轴信息采集及车轮检测仪通讯规约设计 |
| 4.4.3 首、尾号共享设计 |
| 4.4.4 控制柜的硬件设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 平台应用实现和实践 |
| 5.1 平台应用实现 |
| 5.1.1 平台构建实践 |
| 5.1.2 车辆计时、计轴信息采集实现 |
| 5.1.3 C/S结构平台实现 |
| 5.1.4 B/S结构平台实现 |
| 5.1.5 数据共享的实现 |
| 5.2 平台应用实践 |
| 5.2.1 列检值班室布局优化调整 |
| 5.2.2 列检值班员作业流程优化 |
| 5.2.3 列检实际作业图表电子化 |
| 5.2.4 建立作业指导书管理规范 |
| 5.2.5 建立列检值班室设备管理规范 |
| 5.2.6 值班室定置管理及揭示规范 |
| 5.3 平台应用分析 |
| 5.3.1 平台应用效果分析 |
| 5.3.2 平台应用效益分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结和展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 后续研究与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）面向PDF文件的研招数据辅助整合软件研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 大学生“考研热”居高不下 |
| 1.1.2 考研教育数据信息的需求日益增加 |
| 1.1.3 现有的提供考研教育信息的平台存在不足 |
| 1.1.4 整合PDF文件的研究生招生数据存在困难 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 PDF表格数据提取 |
| 1.3.2 文本信息挖掘 |
| 1.3.3 异构数据整合与文本相似性 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 第2章 研究基础与相关技术 |
| 2.1 研招数据整合基本含义 |
| 2.2 PDF表格提取相关算法 |
| 2.2.1 PDF简介 |
| 2.2.2 pdfplumber库 |
| 2.3 短文本相似性相关算法 |
| 2.3.1 Word2vec概述 |
| 2.3.2 余弦相似度 |
| 2.4 软件相关技术介绍 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 面向PDF文件的研招数据辅助整合软件需求分析 |
| 3.1 PDF表格数据整合的整体分析 |
| 3.1.1 PDF表格抽取分析 |
| 3.1.2 表格数据整合分析 |
| 3.2 软件用例分析 |
| 3.2.1 PDF文档操作模块用例分析 |
| 3.2.2 PDF表格识别与提取模块用例分析 |
| 3.2.3 表格与信息预处理模块用例分析 |
| 3.2.4 表格数据整合模块用例分析 |
| 3.3 软件活动分析 |
| 3.3.1 PDF文档操作活动分析 |
| 3.3.2 PDF表格识别提取活动分析 |
| 3.3.3 表格与信息预处理模块活动分析 |
| 3.3.4 表格数据整合活动分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 面向PDF文件的研招数据辅助整合软件设计 |
| 4.1 PDF表格数据整合模型设计 |
| 4.2 软件架构设计 |
| 4.3 软件包设计 |
| 4.4 数据库设计 |
| 4.4.1 软件数据库E-R图 |
| 4.4.2 研招数据存储总表字段的设计 |
| 4.4.3 软件数据库字段设计 |
| 4.5 类的设计 |
| 4.5.1 PDF文档操作模块相关类的设计 |
| 4.5.2 PDF表格识别提取模块相关类的设计 |
| 4.5.3 表格与信息预处理模块相关类设计 |
| 4.5.4 表格数据整合模块相关类设计 |
| 4.5.5 PDF表格识别与提取算法相关类设计 |
| 4.5.6 文本信息挖掘算法相关类设计 |
| 4.5.7 表格数据列匹配算法相关类设计 |
| 4.6 PDF格式研究生招录名单信息整合算法设计 |
| 4.6.1 PDF表格识别与提取算法 |
| 4.6.2 文本信息挖掘算法 |
| 4.6.3 表格数据列匹配算法 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 面向PDF文件的研招数据辅助整合软件的实现 |
| 5.1 实验和开发环境 |
| 5.2 软件整体界面的介绍 |
| 5.3 软件整体功能模块的操作与实现 |
| 5.3.1 PDF文档操作模块 |
| 5.3.2 PDF表格识别提取模块的实现 |
| 5.3.3 表格与信息预处理模块的实现 |
| 5.3.4 表格数据整合模块的实现 |
| 5.4 软件测试与分析 |
| 5.4.1 软件对于PDF表格提取效果分析 |
| 5.4.2 软件对于PDF文件的研招数据整合效率对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于Tor的暗网软件架构与数据分析研究（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 研究内容 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 基于Tor的暗网技术综述 |
| 2.1 匿名系统Tor |
| 2.1.1 Tor原理概述 |
| 2.1.2 Tor数据单元格式 |
| 2.1.3 Tor连接与链路构建 |
| 2.1.4 Tor暗网与隐藏服务 |
| 2.2 Tor暗网数据分析研究现状 |
| 2.2.1 Tor暗网服务发现 |
| 2.2.2 Tor暗网数据采集 |
| 2.2.3 Tor暗网数据分类 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于Tor的暗网服务发现方法TWSD |
| 3.1 Tor暗网架构分析 |
| 3.1.1 网络架构分析 |
| 3.1.2 系统架构分析 |
| 3.2 TWSD方法的设计 |
| 3.2.1 暗网服务分析 |
| 3.2.2 暗网服务设计缺陷 |
| 3.2.3 暗网服务发现方法架构设计 |
| 3.3 TWSD方法的实现 |
| 3.3.1 暗网服务发现方法的实现 |
| 3.3.2 暗网服务发现资源的优化 |
| 3.3.3 暗网服务审查规避策略 |
| 3.4 TWSD方法的实验验证 |
| 3.4.1 实验方案设计 |
| 3.4.2 实验结果及分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于Tor的暗网敏感数据分析方案TDSA |
| 4.1 TDSA方案总体设计 |
| 4.1.1 TDSA方案概述 |
| 4.1.2 TDSA方案架构 |
| 4.2 TDSA方案关键模块设计 |
| 4.2.1 Tor暗网服务发现模块 |
| 4.2.2 Tor暗网元数据采集模块 |
| 4.2.3 Tor暗网钓鱼站点聚合模块 |
| 4.2.4 Tor暗网敏感数据特征提取模块 |
| 4.2.5 Tor暗网敏感数据分类模块 |
| 4.3 TDSA方案关键模块代码实现 |
| 4.3.1 Tor暗网服务发现模块代码实现 |
| 4.3.2 Tor暗网元数据采集模块代码实现 |
| 4.3.3 Tor暗网钓鱼站点聚合模块代码实现 |
| 4.3.4 Tor暗网敏感数据特征提取模块代码实现 |
| 4.3.5 Tor暗网敏感数据分类模块代码实现 |
| 4.4 TDSA方案实验分析 |
| 4.4.1 实验数据集构建 |
| 4.4.2 实验评估标准 |
| 4.4.3 Tor暗网敏感数据分类实验 |
| 4.4.4 基于暗网页面位置的TF-ICF改进算法对比实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（8）数字化慢病管理系统的研究与实践（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩写、符号清单和术语表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 慢病管理概述 |
| 1.1.1 慢病的定义与分类 |
| 1.1.2 慢病的全球化流行趋势 |
| 1.1.3 慢病管理的定义与基本要素 |
| 1.1.4 我国慢病流行趋势及管理现状 |
| 1.2 慢病管理领域研究综述 |
| 1.2.1 基于协同护理的慢病管理理论模型发展综述 |
| 1.2.2 基于CCM框架的慢病管理实施性研究综述 |
| 1.3 数字化慢病管理研究进展及应用实践 |
| 1.3.1 数字化背景下的慢病管理理论模型发展 |
| 1.3.2 数字化背景下的慢病管理实施性研究进展 |
| 1.3.3 数字化慢病管理国内外代表性应用实践 |
| 1.4 关键问题分析与论文研究内容 |
| 1.4.1 关键问题分析 |
| 1.4.2 论文的研究内容及创新点 |
| 第二章 路径驱动的数字化慢病协同管理模型构建与表达 |
| 2.1 路径驱动的数字化慢病协同管理模型构建 |
| 2.1.1 通用性慢病管理路径提炼与多病种实现 |
| 2.1.2 面向我国管理模式的数字化协同管理模型构建 |
| 2.2 基于本体的模型知识表达与验证 |
| 2.2.1 本体相关概念与构建方法 |
| 2.2.2 慢病协同管理模型基础本体构建 |
| 2.2.3 基于演绎推理的路径化决策支持 |
| 2.2.4 本体构建结果与技术性评估 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 面向患者依从性增强的个性化管理方法研究 |
| 3.1 基于健康行为理论的患者个性化管理需求分析 |
| 3.1.1 移动健康应用设计方法概述 |
| 3.1.2 面向自我管理依从性增强的用户模型提炼 |
| 3.1.3 用户虚拟角色构建与需求识别 |
| 3.2 基于健康推荐系统的个性化健康教育方法研究 |
| 3.2.1 健康推荐系统相关概念与研究进展 |
| 3.2.2 健康知识推荐系统的设计与实现 |
| 3.2.3 基于测试集的推荐系统评估 |
| 3.3 基于强化学习的个性化管理策略生成方法研究 |
| 3.3.1 强化学习相关理论与研究进展 |
| 3.3.2 策略生成模型的设计与实现 |
| 3.3.3 基于虚拟环境的训练结果与模型评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 数字化慢病闭环管理系统设计与实现 |
| 4.1 面向全场景决策支持的智能化慢病服务引擎构建 |
| 4.1.1 以引擎为核心的系统整体架构设计 |
| 4.1.2 基于多种软件框架的云端引擎实现 |
| 4.2 基于路径任务的医生协作工作平台设计与实现 |
| 4.2.1 路径任务驱动的协作工作平台功能设计 |
| 4.2.2 基于网页的协作工作平台功能实现 |
| 4.3 基于行为改变技术的患者移动终端设计与实现 |
| 4.3.1 行为改变轮驱动的干预功能设计 |
| 4.3.2 面向多平台的移动终端功能实现 |
| 4.3.3 面向患者依从性的移动终端试点性应用评价 |
| 4.4 系统部署与实际应用情况 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 面向数字化慢病管理的多维度评价体系研究 |
| 5.1 数字化慢病管理系统多维度评价体系构建 |
| 5.1.1 慢病管理领域评价方法概述 |
| 5.1.2 面向个体层面的数字化慢病管理评估模型提炼 |
| 5.2 基于系统观察性数据的回顾性评价 |
| 5.2.1 研究设计与数据分析方法 |
| 5.2.2 回顾性评价结果总结 |
| 5.3 基于多层次临床试验的前瞻性评价 |
| 5.3.1 探究慢阻肺患者院外管理效果的前后对比试验 |
| 5.3.2 探究高血压患者院外管理效果的随机对照试验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 |
（9）计算机基础课程Word目录自动生成机制（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 样式、列表和目录的特征 |
| 1.1 样式特征 |
| 1.2 列表特征 |
| 1.3 目录特征 |
| 2 样式、列表和目录的关联机制 |
| 2.1 列表与样式的关联机制 |
| 2.2 样式与目录的关联机制 |
| 3 典型应用方式 |
| 3.1 多级列表关联内建标题样式生成目录 |
| 3.2 样式共享实现长文目录多人协作编辑 |
| 4 结束语 |
（10）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 |
四、自动生成Word目录（论文参考文献）
- [1]钩玄提要——古籍目录智能分析工具构建[J]. 李惠,陈涛,侯君明,刘丁,朱庆华,刘炜. 中国图书馆学报, 2021(04)
- [2]面向轨道交通工程设计规范的命名实体识别关键技术研究[D]. 方潇颖. 西安理工大学, 2021(01)
- [3]基于微服务架构与知识图谱技术构建无人机知识库系统[D]. 陈秋瑾. 厦门理工学院, 2021(08)
- [4]面向政府工作的文档管理系统的设计与实现[D]. 张文轩. 大连理工大学, 2021(01)
- [5]基于工作流的货列检设备生产信息管理平台设计与应用[D]. 高善兵. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [6]面向PDF文件的研招数据辅助整合软件研发[D]. 周璐喆. 江西财经大学, 2021(10)
- [7]基于Tor的暗网软件架构与数据分析研究[D]. 王家梁. 北京邮电大学, 2021(01)
- [8]数字化慢病管理系统的研究与实践[D]. 汪哲宇. 浙江大学, 2021(01)
- [9]计算机基础课程Word目录自动生成机制[J]. 徐雪峰. 计算机时代, 2021(04)
- [10]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)