| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 缩略语对照表 | 第10-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 引言 | 第14-15页 |
| 1.2 自然语言理解概述 | 第15-16页 |
| 1.2.1 自然语言理解的任务 | 第15页 |
| 1.2.2 自然语言理解系统结构模型 | 第15-16页 |
| 1.3. 篇章结构分析概述 | 第16-18页 |
| 1.3.1 篇章结构分析的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3.2 篇章结构分析的研究方向 | 第17-18页 |
| 1.4 论文主要工作及结构安排 | 第18-20页 |
| 1.4.1 论文主要工作 | 第18页 |
| 1.4.2 论文结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 知识表示与知识推理 | 第20-30页 |
| 2.1 知识及知识表示 | 第20-21页 |
| 2.1.1 知识的定义 | 第20页 |
| 2.1.2 人工智能系统所关心的知识 | 第20-21页 |
| 2.2 常用的知识表示方法 | 第21-27页 |
| 2.2.1 语义网络 | 第21-23页 |
| 2.2.2 概念从属 | 第23-25页 |
| 2.2.3 框架表示 | 第25-26页 |
| 2.2.4 产生式表示 | 第26-27页 |
| 2.3 基于事件的知识描述 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 句间逻辑关系的结构研究 | 第30-48页 |
| 3.1 句间逻辑关系的分类 | 第30-32页 |
| 3.1.1 偏正型逻辑关系 | 第30-31页 |
| 3.1.2 联合型逻辑关系 | 第31-32页 |
| 3.2 句间逻辑关系的知识表示及推理模型 | 第32-35页 |
| 3.2.1 句间逻辑关系的静态存储方法 | 第32-33页 |
| 3.2.2 句间逻辑关系动态知识表示模型 | 第33-35页 |
| 3.3 句间逻辑关系的汇聚 | 第35-42页 |
| 3.3.1 句间逻辑关系的构成形式 | 第35-37页 |
| 3.3.2 句间逻辑关系的汇聚方式 | 第37-42页 |
| 3.4 句间逻辑关系汇聚的推理模型 | 第42-47页 |
| 3.4.1 根据潜在事件关系汇聚的推理 | 第42-44页 |
| 3.4.2 生成句间逻辑关系结构树的推理 | 第44-47页 |
| 3.5 句间逻辑关系处理模型 | 第47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 句间结构分析模型的实现 | 第48-62页 |
| 4.1 自然语言理解系统总体框架 | 第48-49页 |
| 4.2 知识表示方法 | 第49-51页 |
| 4.2.1 潜在知识库相关模板 | 第49-50页 |
| 4.2.2 动态数据库相关模板 | 第50-51页 |
| 4.3 句间逻辑关系知识库的建立 | 第51-54页 |
| 4.3.1 句间逻辑关系从属树的建立 | 第51-52页 |
| 4.3.2 句间逻辑关系静态知识库的建立 | 第52-54页 |
| 4.4 句间逻辑关系结构处理模型实现 | 第54-60页 |
| 4.4.1 句间逻辑关系汇聚 | 第54-57页 |
| 4.4.2 句间逻辑关系结构树生成 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 句间逻辑关系分析模型在智能仪器中的应用 | 第62-68页 |
| 5.1 智能仪器的结构和特点 | 第62页 |
| 5.2 基于智能仪器设计领域的自然理解专家系统的组成 | 第62-65页 |
| 5.2.1 系统的整体模型 | 第62-63页 |
| 5.2.2 领域知识库的建立 | 第63-65页 |
| 5.3 基于自然语言理解的智能仪器需求分析运行实例 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第68-69页 |
| 6.2 未来研究展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-74页 |
| 作者简介 | 第74页 |