| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 医学领域主题词表相关的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 文本分类技术的国内外发展现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究的内容和目的 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的组织结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 基于语义关系的主题词表构建 | 第20-34页 |
| 2.1 主题词表 | 第20-21页 |
| 2.1.1 主题词和主题词表的概述 | 第20-21页 |
| 2.1.2 词间语义关系 | 第21页 |
| 2.2 相关理论方法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 主题词表构建的基本思想和方法体系 | 第21-23页 |
| 2.2.2 文本主题词的影响因子 | 第23-24页 |
| 2.3 领域主题词提取 | 第24-27页 |
| 2.3.1 分词处理 | 第24-25页 |
| 2.3.2 候选词串的三级过滤机制 | 第25-27页 |
| 2.3.3 主题词的权重评分 | 第27页 |
| 2.3.4 主题词集优化处理 | 第27页 |
| 2.4 主题词表的语义关系网构建 | 第27-31页 |
| 2.4.1 相关关系获取 | 第29页 |
| 2.4.2 属分关系和等同关系获取 | 第29-31页 |
| 2.4.3 语义关系网络构建 | 第31页 |
| 2.4.4 修饰词表构建 | 第31页 |
| 2.5 实验结果 | 第31-33页 |
| 2.5.1 主题词提取结果 | 第32-33页 |
| 2.5.2 主题词表语义网络结构构建结果 | 第33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于词共现的文本分类算法研究 | 第34-46页 |
| 3.1 文本表示及特征提取 | 第34-38页 |
| 3.1.1 文本预处理 | 第35页 |
| 3.1.2 文档表示模型 | 第35-36页 |
| 3.1.3 文本特征选取方法 | 第36-37页 |
| 3.1.4 特征项权重计算 | 第37-38页 |
| 3.2 词共现模型 | 第38-41页 |
| 3.2.1 模型概述 | 第38-39页 |
| 3.2.2 文本与主题词的词共现 | 第39-40页 |
| 3.2.3 词共现度计算 | 第40-41页 |
| 3.3 基于词共现的文本分类算法 | 第41-45页 |
| 3.3.1 基于词共现模型的算法设计 | 第41-42页 |
| 3.3.2 主题词相关度 | 第42-44页 |
| 3.3.3 修饰词相关度 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于主题词表的知识分类服务系统的设计与实现 | 第46-63页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第46-51页 |
| 4.1.1 架构设计 | 第46-47页 |
| 4.1.2 功能模块设计 | 第47-48页 |
| 4.1.3 数据库设计 | 第48-51页 |
| 4.2 睡眠知识图谱可视化模块 | 第51-54页 |
| 4.2.1 功能设计 | 第52页 |
| 4.2.2 知识图谱可视化设计 | 第52-53页 |
| 4.2.3 可视化交互实现 | 第53-54页 |
| 4.3 睡眠知识分类模块 | 第54-56页 |
| 4.3.1 知识分类实现流程 | 第54-55页 |
| 4.3.2 基于词共现的文本分类 | 第55-56页 |
| 4.4 系统开发环境与技术 | 第56页 |
| 4.5 系统实验结果分析 | 第56-62页 |
| 4.5.1 实验数据集 | 第56-57页 |
| 4.5.2 测评指标 | 第57页 |
| 4.5.3 结果分析 | 第57-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第63-65页 |
| 5.1 全文总结 | 第63页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第70-71页 |