摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-8页 |
第一章 概述 | 第8-15页 |
·当前Web的不足 | 第8-9页 |
·解决当前Web问题的两种思路 | 第9页 |
·本论文解决的问题 | 第9-10页 |
·现有的信息抽取技术分析 | 第10-13页 |
·基于语义度量的信息抽取技术 | 第13-15页 |
第二章 语义网与TBJ系统 | 第15-24页 |
·语义网提出的背景 | 第15-16页 |
·建立语义网的基本思路 | 第16-17页 |
·语义网的结构 | 第17-21页 |
·逻辑推理与知识表示 | 第21-22页 |
·旅游目的地服务系统(TBJ)介绍 | 第22-24页 |
第三章 语义信息自动生成系统框架 | 第24-27页 |
·TBJ系统 | 第24页 |
·语义信息自动生成部分的设计 | 第24-27页 |
·网上信息的获取 | 第25页 |
·语义信息的生成 | 第25-26页 |
·语义信息的表示 | 第26-27页 |
第四章 网上信息的获取与语义信息的表示 | 第27-49页 |
·网上信息的获取 | 第27-29页 |
·网络通信技术的一些基本概念 | 第27-28页 |
·网上信息获取的系统框架 | 第28-29页 |
·语义信息的表示 | 第29-49页 |
·传统的知识表示方法 | 第29-33页 |
·XML层表示 | 第33-37页 |
·RDF层表示 | 第37-40页 |
·本体层表示 | 第40-44页 |
·生成结果的表示 | 第44-49页 |
第五章 语义信息的生成 | 第49-61页 |
·抽取过程的总体描述 | 第49-50页 |
·结构相关的抽取 | 第50-51页 |
·内容相关的抽取 | 第51-61页 |
·基于本体的语义相似度算法及改进 | 第52页 |
·语义距离算法 | 第52页 |
·基于节点信息量(Information Content)的算法 | 第52-53页 |
·对节点信息量算法的一点改进 | 第53页 |
·将语义相似度应用于基于内容的抽取 | 第53-57页 |
·实验过程 | 第57-61页 |
参考文献 | 第61-64页 |
附录 | 第64-67页 |
致谢 | 第67-68页 |
研究生阶段发表过的论文 | 第68页 |