| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 研究方案与实施 | 第14-15页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第2章 RDF知识库的构建 | 第17-24页 |
| 2.1 RDF知识库概述 | 第17-19页 |
| 2.2 百科词条信息抽取及预处理 | 第19-20页 |
| 2.3 构建存储模型RDF知识库 | 第20-22页 |
| 2.4 与其他存储模型比较 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 自然语言问句中命名实体识别 | 第24-40页 |
| 3.1 统计模型 | 第24-27页 |
| 3.1.1 SVM统计模型 | 第25-26页 |
| 3.1.2 CRF统计模型 | 第26-27页 |
| 3.2 问句中命名实体识别 | 第27-34页 |
| 3.2.1 命名实体识别的必要性 | 第27-28页 |
| 3.2.2 SVM统计模型中英文特征模板的选取 | 第28-29页 |
| 3.2.3 CRF统计模型中英文特征模板的选取 | 第29-31页 |
| 3.2.4 构建命名实体识别SVM统计模型 | 第31-32页 |
| 3.2.5 构建命名实体识别CRF统计模型 | 第32-34页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第34-38页 |
| 3.3.1 实验数据与设置 | 第34页 |
| 3.3.2 评价标准 | 第34-35页 |
| 3.3.3 SVM中英文命名实体识别实验结果 | 第35-36页 |
| 3.3.4 CRF中英文命名实体识别实验结果 | 第36-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 自然语言问句理解 | 第40-54页 |
| 4.1 问句语义图的构建 | 第40-43页 |
| 4.1.1 语义图的定义 | 第40-41页 |
| 4.1.2 构造问句语义图 | 第41-43页 |
| 4.2 实体消歧 | 第43-44页 |
| 4.3 属性词消歧 | 第44-48页 |
| 4.3.1 属性词消歧的重要性 | 第44-45页 |
| 4.3.2 文本中的属性词相关词收集 | 第45-47页 |
| 4.3.3 基于N-gram的问句中属性词相关词收集 | 第47-48页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第48-52页 |
| 4.4.1 实验数据集 | 第48页 |
| 4.4.2 评价标准 | 第48-49页 |
| 4.4.3 各类语音问句理解效果与分析 | 第49-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 SPARQL查询 | 第54-62页 |
| 5.1 SPARQL相关介绍 | 第54-55页 |
| 5.2 SPARQL查询算法 | 第55-59页 |
| 5.2.1 自然语言问句查询的总体架构 | 第55-56页 |
| 5.2.2 Triple Pattern自动生成 | 第56-57页 |
| 5.2.3 自然语言问句查询算法 | 第57-59页 |
| 5.2.4 SPARQL实例查询 | 第59页 |
| 5.3 SPARQL查询实验结果与分析 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第68页 |