| 目录 | 第1-8页 |
| TABLE OF CONTENTS | 第8-11页 |
| 摘要 | 第11-14页 |
| ABSTRACT | 第14-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-27页 |
| ·研究背景及意义 | 第17-19页 |
| ·Web实体事件融合面临的问题 | 第19-21页 |
| ·研究内容及贡献 | 第21-26页 |
| ·研究环境 | 第21-23页 |
| ·研究内容 | 第23-24页 |
| ·本文贡献 | 第24-26页 |
| ·论文结构 | 第26-27页 |
| 第2章 Web实体事件融合相关研究 | 第27-40页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·事件融合 | 第27-32页 |
| ·事件融合面临的挑战 | 第28-30页 |
| ·事件融合的研究现状 | 第30-32页 |
| ·共指事件识别 | 第32-34页 |
| ·事件冲突解决 | 第34-36页 |
| ·关系抽取研究 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-40页 |
| 第3章 基于异质信息网络的Web实体共指事件识别方法 | 第40-62页 |
| ·引言 | 第40-43页 |
| ·问题的定义和说明 | 第43-46页 |
| ·两阶段共指事件识别模型 | 第46-52页 |
| ·第一阶段 | 第47-49页 |
| ·第二阶段 | 第49-52页 |
| ·事件实体属性相似度度量方法 | 第52-57页 |
| ·事件参与者相似度度量方法 | 第53页 |
| ·时间相似度度量方法 | 第53-54页 |
| ·地点相似度度量方法 | 第54-55页 |
| ·事件实体综合相似度的度量 | 第55页 |
| ·事件类型的识别 | 第55-57页 |
| ·实验与评价 | 第57-60页 |
| ·数据集与实验环境 | 第57-58页 |
| ·评价标准 | 第58-59页 |
| ·实验结果和分析 | 第59-60页 |
| ·相关工作 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第4章 基于D-S证据理论的事件冲突解决方法 | 第62-81页 |
| ·引言 | 第62-64页 |
| ·问题定义 | 第64-65页 |
| ·事件冲突解决方法 | 第65-76页 |
| ·事件冲突的分类 | 第65-66页 |
| ·D-S证据理论及扩展 | 第66-68页 |
| ·事件属性事实可信度计算要考虑的因素 | 第68-72页 |
| ·事件属性事实可信度计算 | 第72-73页 |
| ·利用扩展D-S证据理论组合 | 第73页 |
| ·两阶段事件冲突解决方法 | 第73-76页 |
| ·实验与评价 | 第76-78页 |
| ·数据集及实验环境 | 第76页 |
| ·实验结果与分析 | 第76-78页 |
| ·相关工作 | 第78-79页 |
| ·小结 | 第79-81页 |
| 第5章 实体事件关联图的构建 | 第81-94页 |
| ·引言 | 第81-83页 |
| ·问题描述与定义 | 第83-85页 |
| ·事件关联图的构建 | 第85-89页 |
| ·事件关联的基本类型 | 第85-86页 |
| ·事件关系建模 | 第86-89页 |
| ·实验分析 | 第89-92页 |
| ·测试集和评价标准 | 第89-91页 |
| ·实验结果及分析 | 第91-92页 |
| ·相关工作 | 第92-93页 |
| ·小结 | 第93-94页 |
| 第6章 总结与展望 | 第94-96页 |
| ·总结 | 第94-95页 |
| ·展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-108页 |
| 致谢 | 第108-110页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第110-111页 |
| 攻读学位期间参与科研项目情况 | 第111-112页 |
| 外文论文 | 第112-135页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第135页 |