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实体消歧及其在图像搜索中的应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-11页
表格索引第11-12页
插图索引第12-13页
第一章 绪论第13-23页
   ·课题背景与意义第13-16页
   ·实体消歧与图像搜索的研究现状第16-20页
     ·实体消歧的研究现状第16-18页
     ·图像聚类与搜索的研究第18-20页
   ·本文工作第20-23页
第二章 实体消歧的模型与算法第23-37页
   ·基于维基百科链接共现信息实体消歧框架第23-24页
   ·维基百科简介第24页
   ·维基百科语料的预处理第24-29页
     ·短语语义映射的生成第25页
     ·文本中名词性短语的提取第25-29页
   ·链接共现矩阵的生成第29-33页
     ·链接共现矩阵的初始化第29-30页
     ·链接共现矩阵的扩充第30-33页
   ·基于维基百科的实体消歧第33-37页
第三章 基于实体消歧的图像聚类搜索第37-49页
   ·图像聚类搜索算法总体框架第37-38页
   ·上下文抽取第38-41页
   ·图像聚类第41-49页
     ·图像上下文的建模第41-43页
     ·基于类概念化的分层聚类第43-44页
     ·三层聚类算法第44-46页
     ·结合视觉信息第46-49页
第四章 系统设计与实现第49-57页
   ·实体消歧的实现第49-53页
     ·参数的确定第49-50页
     ·普通短语的处理第50-51页
     ·基线系统第51-52页
     ·走出维基百科语料第52-53页
   ·图像聚类搜索第53-57页
     ·三层聚类算法的阈值第53-54页
     ·和搜索引擎的集成第54-57页
第五章 实验结果及其分析第57-75页
   ·实体消歧的实验效果第57-64页
     ·实验数据第57-59页
     ·维基百科语料库大小的影响第59-60页
     ·迭代过程的验证第60-62页
     ·实体消歧结果第62-63页
     ·实体消歧的效率第63-64页
   ·图像搜索实验结果第64-75页
     ·图像聚类数据集第65页
     ·评价指标第65-66页
     ·图像聚类组件的评价第66-69页
     ·图像聚类方法比较第69-70页
     ·在线聚类效率第70-75页
全文总结第75-77页
参考文献第77-81页
致谢第81-83页
攻读学位期间发表的学术论文目录第83页

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