基于领域本体的Web实体事件抽取问题研究
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 基于本体的Web信息抽取面临的问题 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及贡献 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究环境 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.3 本文贡献 | 第17页 |
| 1.4 组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 基于本体的Web实体事件抽取研究现状 | 第19-26页 |
| 2.1 事件抽取发展过程 | 第19-21页 |
| 2.2 事件抽取研究现状 | 第21-24页 |
| 2.2.1 模式匹配方法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 机器学习方法 | 第22-23页 |
| 2.2.3 基于篇章信息推理 | 第23-24页 |
| 2.3 基于本体的信息抽取研究现状 | 第24-25页 |
| 2.4 未来发展趋势分析 | 第25-26页 |
| 第3章 市场情报领域本体的构建 | 第26-40页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 本体基本理论 | 第26-29页 |
| 3.2.1 本体的定义 | 第26-27页 |
| 3.2.2 本体的构成与分类 | 第27-29页 |
| 3.3 本体的构建 | 第29-33页 |
| 3.3.1 本体构建准则 | 第29-30页 |
| 3.3.2 本体构建方法 | 第30-32页 |
| 3.3.3 本体构建工具 | 第32-33页 |
| 3.4 市场情报领域本体的构建 | 第33-39页 |
| 3.4.1 本文的本体构建方法 | 第33-34页 |
| 3.4.2 市场情报领域本体构建过程 | 第34-38页 |
| 3.4.3 动态实体关系模式 | 第38-39页 |
| 3.5 小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于领域本体的Web实体事件抽取 | 第40-58页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 数据预处理 | 第41-43页 |
| 4.3 句子分类 | 第43-49页 |
| 4.3.1 SVM多元分类 | 第43-45页 |
| 4.3.2 特征选择 | 第45-46页 |
| 4.3.3 基于改进DAG-SVMs的句子分类 | 第46-49页 |
| 4.4 事件元素抽取 | 第49-53页 |
| 4.4.1 事件抽取模板 | 第50页 |
| 4.4.2 事件抽取规则 | 第50-52页 |
| 4.4.3 事件抽取过程 | 第52-53页 |
| 4.5 实验评估 | 第53-56页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第53页 |
| 4.5.2 评估标准 | 第53-54页 |
| 4.5.3 实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 4.6 小结 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间参与科研项目情况 | 第67-68页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第68页 |
