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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著國(guó)際化程度的日益提高,英語(yǔ)學(xué)習(xí)變得越來(lái)越重要。在語(yǔ)言的學(xué)習(xí)過(guò)程中,寫作常常扮演著重要的角色。寫作者的寫作水平可以凸顯其掌握語(yǔ)言的熟練程度,要想寫出高質(zhì)量的文章,必須擁有大量的閱讀經(jīng)歷及知識(shí)儲(chǔ)備。然而,對(duì)大多數(shù)以非英語(yǔ)為母語(yǔ)的學(xué)生來(lái)說(shuō),由于英語(yǔ)閱讀經(jīng)歷和知識(shí)儲(chǔ)備的缺乏,寫出高質(zhì)量的英語(yǔ)文章絕非是一件容易的事。近年來(lái)采用各種不同技術(shù)的輔助寫作系統(tǒng)層不出窮,為用戶的寫作提供了極大的幫助。然而,大多數(shù)系統(tǒng)都將重點(diǎn)放在詞匯、短語(yǔ)、語(yǔ)句級(jí)別,對(duì)
2、于內(nèi)容級(jí)別的研究甚少,沒(méi)有對(duì)寫作的內(nèi)容進(jìn)行主題方面的提示和推薦,不能有效地解決用戶缺乏寫作素材或靈感的問(wèn)題。本文通過(guò)分析現(xiàn)有輔助寫作系統(tǒng)的優(yōu)缺點(diǎn),并結(jié)合對(duì)用戶需求的調(diào)查,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于主題推薦的輔助寫作系統(tǒng)。本文的研究?jī)?nèi)容主要有以下幾個(gè)方面:
第一,為了對(duì)文章的主題內(nèi)容進(jìn)行簡(jiǎn)單、直接、有效的分析,本文對(duì)文章主題詞抽取進(jìn)行了研究。首先,介紹了傳統(tǒng)的主題詞抽取方法,并且分析了它們的優(yōu)缺點(diǎn)。其次,使用主題模型LDA結(jié)合現(xiàn)有方法,提
3、出了基于LDA模型融合的主題詞抽取方法。最后,通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了主題模型LDA所挖掘出的詞潛在主題信息可以在一定程度上改進(jìn)主題詞的抽取效果。使用上述方法抽取的主題詞主要用于系統(tǒng)中相關(guān)文章的檢索以及文章相關(guān)度的計(jì)算
第二,為了計(jì)算句子之間的語(yǔ)義相似度,本文首先詳細(xì)分析了多種句子相似度計(jì)算方法的優(yōu)缺點(diǎn)。然后,通過(guò)借鑒詞向量的表示方式來(lái)表示句子,研究并實(shí)現(xiàn)了基于詞向量的句子相似度計(jì)算方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明詞向量中蘊(yùn)含了詞的潛在主題
4、、語(yǔ)法及語(yǔ)義等豐富的信息,從而使基于詞向量的方法取得了較好的效果。在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)中,我們將上述關(guān)于句子相似度計(jì)算的研究應(yīng)用于計(jì)算文章中句子與輸入內(nèi)容的相似度并對(duì)句子進(jìn)行排序,從而為用戶推薦相關(guān)內(nèi)容。
第三,本文實(shí)現(xiàn)了基于主題推薦的輔助寫作系統(tǒng),并對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了性能評(píng)價(jià)和系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間的測(cè)試。整個(gè)系統(tǒng)由詞搭配模塊、例句實(shí)時(shí)提示模塊和相關(guān)內(nèi)容推薦模塊組成,可以在內(nèi)容級(jí)別上為用戶提供幫助,在一定程度上解決用戶缺乏寫作素材或靈感的難題。為了證
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