| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 信息抽取研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 简历信息抽取研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.3 软件产品线功能需求抽取研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状概述 | 第13-15页 |
| 1.2.1 简历信息抽取的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 软件产品线功能需求抽取的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 问题的提出和本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.1 问题的提出 | 第15页 |
| 1.3.2 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 信息抽取相关技术综述 | 第18-31页 |
| 2.1 信息抽取概述 | 第18-21页 |
| 2.1.1 信息抽取概念 | 第18-19页 |
| 2.1.2 信息抽取的历史和现状 | 第19-20页 |
| 2.1.3 信息抽取系统的结构 | 第20-21页 |
| 2.2 本体介绍 | 第21-25页 |
| 2.2.1 本体概述 | 第21-24页 |
| 2.2.2 本体的应用 | 第24页 |
| 2.2.3 本体与信息抽取 | 第24-25页 |
| 2.3 信息抽取现有工具概述 | 第25-30页 |
| 2.3.1 自然语言处理工具 | 第25-27页 |
| 2.3.2 语言工程平台 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于本体的信息抽取系统框架 | 第31-37页 |
| 3.1 信息抽取系统框架 | 第31-32页 |
| 3.2 本体的设计 | 第32-33页 |
| 3.3 信息抽取流程 | 第33-36页 |
| 3.3.1 文本预处理 | 第33-34页 |
| 3.3.2 命名实体抽取 | 第34-35页 |
| 3.3.3 事件信息甄别 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 简历信息抽取的应用 | 第37-61页 |
| 4.1 简历文本的分析 | 第37-39页 |
| 4.2 简历本体的构建 | 第39-42页 |
| 4.2.1 简历本体设计 | 第39-40页 |
| 4.2.2 简历本体的表示 | 第40-41页 |
| 4.2.3 简历本体特殊实例的获取 | 第41-42页 |
| 4.3 简历信息抽取系统的实现 | 第42-57页 |
| 4.3.1 系统整体架构 | 第42-43页 |
| 4.3.2 中文自然语言分词模块 | 第43-48页 |
| 4.3.3 简历命名实体抽取和事件识别模块 | 第48-57页 |
| 4.4 实验和结果分析 | 第57-60页 |
| 4.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 软件产品线功能需求抽取的应用 | 第61-75页 |
| 5.1 软件产品线需求分析概述 | 第61-63页 |
| 5.2 软件需求文本的分析 | 第63-64页 |
| 5.3 功能需求本体的构建 | 第64-66页 |
| 5.3.1 EFRF | 第64-65页 |
| 5.3.2 功能需求本体设计 | 第65-66页 |
| 5.4 功能需求信息抽取系统的实现 | 第66-73页 |
| 5.4.1 系统整体架构 | 第66-67页 |
| 5.4.2 StanfordParser 依存关系分析模块 | 第67-69页 |
| 5.4.3 功能需求实体抽取和事件识别模块 | 第69-73页 |
| 5.5 实验和结果分析 | 第73-74页 |
| 5.6 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75-76页 |
| 6.2 展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 攻读硕士期间参加的项目和发表的论文 | 第83-86页 |
| 上海交通大学硕士学位论文答辩决议书 | 第86页 |