| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-11页 |
| ·内容组织 | 第11-13页 |
| 第二章 微博文本挖掘概述 | 第13-27页 |
| ·短文本挖掘介绍 | 第13-15页 |
| ·短文本特点 | 第13-14页 |
| ·短文本语义挖掘技术方法 | 第14-15页 |
| ·微博内容挖掘研究 | 第15-17页 |
| ·词义消歧算法 | 第17-22页 |
| ·基于 AI 的词义消歧方法 | 第18页 |
| ·基于知识的词义消歧方法 | 第18-20页 |
| ·基于语料库的词义消歧方法 | 第20-22页 |
| ·基于 Wikipedia 的文本挖掘 | 第22-26页 |
| ·Wikipedia 基本组织结构 | 第22-25页 |
| ·基于 Wikipedia 的语义关系计算 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于 Wikipedia 的微博语义概念扩展算法 | 第27-41页 |
| ·微博内容的预处理 | 第27页 |
| ·微博短语的抽取与链接 | 第27-31页 |
| ·词性标注方法 | 第27-28页 |
| ·关键词语的抽取 | 第28-30页 |
| ·基于互信息的词语到维基百科主题的链接方法 | 第30-31页 |
| ·一种新的概念扩展模型 | 第31-40页 |
| ·Wikipedia 链接关系的抽取 | 第31-32页 |
| ·基于 Wikipedia 的概念消歧模型 | 第32-38页 |
| ·进一步的概念排序 | 第38页 |
| ·算法的计算过程 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 实验设计与分析 | 第41-53页 |
| ·数据集 | 第41页 |
| ·实验工具 | 第41页 |
| ·实验流程设计 | 第41-47页 |
| ·微博预处理模块 | 第42-43页 |
| ·关键词抽取模块 | 第43-44页 |
| ·词语链接到维基百科模块 | 第44-45页 |
| ·基于词义消歧的微博语义概念扩展模型 | 第45-47页 |
| ·对概念的进一步排序 | 第47页 |
| ·评价标准 | 第47-48页 |
| ·结果与分析 | 第48-52页 |
| ·词语抽取和链接 | 第48-49页 |
| ·微博概念扩展 | 第49-50页 |
| ·不基于类别图和内部链接的词义消歧概念扩展方法 | 第50-51页 |
| ·基于类别网和内部链接的词义消歧概念扩展方法 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结和展望 | 第53-55页 |
| ·本文工作总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 作者在读期间的研究成果 | 第61-62页 |