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文本中知识的获取

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 结论第11-27页
     ·信息-知识-智能转换规律第11-14页
     ·文档知识管理第14-20页
       ·搜索引擎中的内容索引第14-16页
       ·企业知识管理中的文档管理第16-17页
       ·图书馆信息管理第17-19页
       ·文档管理中面临的问题第19-20页
     ·关键词获取技术第20-22页
     ·信息抽取技术第22-24页
       ·信息抽取系统的应用第22-23页
       ·信息抽取研究存在的困难与挑战第23-24页
     ·研究工作概述第24-25页
       ·研究目标第24页
       ·研究内容第24-25页
     ·本文的内容安排第25-27页
第二章 相关技术介绍第27-43页
     ·常用语义词典第27-33页
       ·知网第27-29页
         ·知网概况第27-28页
         ·知网的内容与结构第28-29页
       ·同义词词林第29-31页
       ·WORDNET第31-33页
         ·WordNet概况第31-32页
         ·WordNet中名词的组织第32-33页
     ·PAGERANK算法第33-38页
       ·PAGERANK算法的数学模型第33-37页
       ·PAGERANK算法在无向赋权图中的计算第37-38页
     ·本体第38-43页
       ·本体的定义第38-39页
       ·本体研究领域的重要课题第39-43页
第三章 基于语义网络的词义消歧第43-63页
     ·词义消歧的基本方法第43-47页
       ·基于统计的词义消歧第43-45页
       ·基于知识的词义消歧第45-47页
     ·基于知网与UW-PAGERANK的汉语词义消歧第47-56页
       ·义原间关系的计算第47-48页
       ·语义网络的构建第48-50页
       ·词义的选取第50-51页
       ·实验第51-56页
         ·全文标注实验第51-53页
         ·SENSEVAL-3评测第53-55页
         ·相关工作第55-56页
     ·基于WORDNET与UW-PAGERANK的英语词义消歧第56-61页
       ·词义间关系的计算第57页
       ·语义网络图的构建第57-58页
       ·词义的选取第58-59页
       ·实验第59-61页
         ·词义一致性验证第59-60页
         ·SemCor消歧评测第60-61页
         ·相关工作第61页
     ·本章小结第61-63页
第四章 基于语义网络的文本关键词获取第63-75页
     ·关键词获取的基本方法第63-66页
       ·基于统计的关键词获取第63-64页
       ·基于词典的关键词获取第64-65页
       ·基于图形的关键词获取第65-66页
     ·基于知网与UW-PAGERANK的汉语文本关键词获取第66-70页
       ·实验第68-70页
     ·基于WORDNET与UW-PAGERANK的英语文本关键词获取第70-72页
       ·实验第71-72页
       ·相关工作第72页
     ·本章小结第72-75页
第五章 文本信息抽取及规则生成第75-97页
     ·信息抽取的基本方法第75-80页
       ·基于统计的信息抽取第75-79页
       ·基于规则的信息抽取第79-80页
     ·信息抽取规则的生成方法第80-83页
     ·财经新闻文本信息抽取系统第83-85页
     ·RGA-CIE第85-94页
       ·泛化路径的确定第88-89页
       ·泛化效果的评测第89-91页
       ·规则的语义扩展第91-92页
       ·实验第92-93页
       ·相关工作第93-94页
     ·基于信息抽取的本体实例获取第94-97页
       ·本体实例获取第94-95页
       ·信息抽取在本体构实例获取的应用第95-96页
     ·本章小结第96-97页
第六章 工作小结与展望第97-99页
   ·研究工作小结第97-98页
     ·今后的研究方向第98-99页
参考文献第99-111页
致谢第111-113页
攻读博士学位期间发表的论文第113-114页

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