| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.3 存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 文章组织结构 | 第15-16页 |
| 2 面向语境协同的 Deep web 知识检索框架 | 第16-31页 |
| 2.1 面向语境协同的Deep web知识检索框架 | 第16-18页 |
| 2.2 知识检索框架设计思路 | 第18-25页 |
| 2.3 知识检索框架的图形化呈现 | 第25-26页 |
| 2.4 知识检索框架功能模块 | 第26-30页 |
| 2.5 小结 | 第30-31页 |
| 3 基于Skip-gram的知识抽取 | 第31-37页 |
| 3.1 Skip-gram空间向量模型 | 第31-33页 |
| 3.2 基于n-gram的知识空间构建算法 | 第33-35页 |
| 3.3 空间检索与优化 | 第35-36页 |
| 3.4 小结 | 第36-37页 |
| 4 实验结果与分析 | 第37-43页 |
| 4.1 实验环境 | 第37页 |
| 4.2 实验数据集简介 | 第37-38页 |
| 4.3 实验各模块测试数据 | 第38-42页 |
| 4.4 小结 | 第42-43页 |
| 5 总结与展望 | 第43-45页 |
| 致谢 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 附录1 攻读学位期间录用的论文 | 第52-53页 |
| 附录2 攻读学位期间申请的软件著作权 | 第53页 |