| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-9页 |
| 第二章 语义网基本概念及信息抽取现状分析 | 第9-34页 |
| ·信息抽取相关技术 | 第9-18页 |
| ·基于包装器开发语言的信息抽取 | 第9-10页 |
| ·基于HTML结构的信息抽取 | 第10-12页 |
| ·基于自然语言处理的信息抽取 | 第12-14页 |
| ·基于包装器归纳方式的信息抽取 | 第14-15页 |
| ·基于本体的信息抽取工具 | 第15-16页 |
| ·基于Web查询的信息抽取 | 第16-17页 |
| ·基于建模的信息抽取 | 第17-18页 |
| ·标记语言 | 第18-26页 |
| ·SGML | 第18-20页 |
| ·HTML | 第20-21页 |
| ·XML | 第21-24页 |
| ·RDF | 第24-25页 |
| ·OWL | 第25-26页 |
| ·语义网基本概念 | 第26-34页 |
| ·本体的基本概念 | 第28-29页 |
| ·本体功能 | 第29-30页 |
| ·本体分类 | 第30页 |
| ·本体编辑工具介绍 | 第30-32页 |
| ·描述逻辑 | 第32-34页 |
| 第三章 基于领域本体的知识抽取系统 | 第34-49页 |
| ·网页预处理模块 | 第34-35页 |
| ·信息抽取模块 | 第35-42页 |
| ·基于Wrapper自动生成的信息抽取 | 第35-39页 |
| ·基于模板的信息抽取 | 第39-42页 |
| ·知识产生模块 | 第42-43页 |
| ·知识合并模块 | 第43-44页 |
| ·针对中文股票网站的信息抽取 | 第44-47页 |
| ·信息抽取框架 | 第47-49页 |
| 第四章 语义标注工具的设计与实现 | 第49-58页 |
| ·语义标注工具综述 | 第49-51页 |
| ·AeroDAML/AeroOWL | 第49-50页 |
| ·OntoAnnotate/OntoMatAnnotizer | 第50页 |
| ·BriefingAssociate/Plug-InforIE/SemanticWord | 第50页 |
| ·Melita/MnM | 第50页 |
| ·SHOEKnowledgeAnnotator/SMORE | 第50-51页 |
| ·Crab下语义标注工具——Bugle | 第51-58页 |
| ·开发工具和平台 | 第52-53页 |
| ·各模块功能介绍 | 第53-58页 |
| 第五章 基于两阶段聚类的领域本体学习 | 第58-69页 |
| ·文档建模 | 第59页 |
| ·SOM神经网络训练——第一阶段聚类 | 第59-61页 |
| ·类的层次化——第二阶段聚类 | 第61-65页 |
| ·从段落中抽取信息 | 第62-63页 |
| ·从结构化程度高的内容中抽取信息 | 第63页 |
| ·个体聚类 | 第63-65页 |
| ·实验结果分析 | 第65-69页 |
| 第六章 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 摘要 | 第77-80页 |
| Abstract | 第80-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 导师及作者简介 | 第84页 |
