| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 医学搜索引擎现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 医疗信息检索技术现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关理论和关键技术 | 第14-26页 |
| 2.1 Lucene | 第14-17页 |
| 2.1.1 Lucene系统结构 | 第14页 |
| 2.1.2 Lucene索引技术 | 第14-16页 |
| 2.1.3 Lucene搜索技术 | 第16页 |
| 2.1.4 Lucene分词器 | 第16-17页 |
| 2.2 信息检索技术 | 第17-23页 |
| 2.2.1 信息检索流程 | 第17-19页 |
| 2.2.2 基本检索模型 | 第19-21页 |
| 2.2.3 检索性能评价指标 | 第21-23页 |
| 2.3 语义分析方法 | 第23-25页 |
| 2.3.1 主题层次语义分析 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于本体的语义分析 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于医疗本体的查询语义扩展 | 第26-36页 |
| 3.1 医疗本体的获取 | 第26-27页 |
| 3.1.1 MeSH简介 | 第26-27页 |
| 3.1.2 获取MeSH主题词 | 第27页 |
| 3.2 基于本体的查询语义扩展 | 第27-34页 |
| 3.2.1 关键词映射 | 第28页 |
| 3.2.2 本体概念识别 | 第28-30页 |
| 3.2.3 查询意图语义理解 | 第30-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 基于语义分析的重排序方法 | 第36-48页 |
| 4.1 查询-文档相关性计算 | 第37-39页 |
| 4.1.1 文档内容识别 | 第37-39页 |
| 4.1.2 查询-文档相关性计算 | 第39页 |
| 4.2 文档重要性计算 | 第39-40页 |
| 4.2.1 构造类-实例关系 | 第39-40页 |
| 4.2.2 文档重要性计算 | 第40页 |
| 4.3 重排序计算 | 第40-41页 |
| 4.4 实验设计 | 第41-43页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第41页 |
| 4.4.2 实验参数设置 | 第41-43页 |
| 4.5 实验结果对比分析 | 第43-46页 |
| 4.5.1 精度对比 | 第43-45页 |
| 4.5.2 排序结果对比 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章 基于语义分析的医疗信息搜索引擎的设计与实现 | 第48-58页 |
| 5.1 总体架构 | 第48-49页 |
| 5.2 文本分析模块的设计与实现 | 第49-51页 |
| 5.3 索引模块的设计与实现 | 第51-53页 |
| 5.4 检索模块的设计与实现 | 第53-54页 |
| 5.5 实验结果 | 第54-57页 |
| 5.5.1 系统检索界面 | 第54页 |
| 5.5.2 搜索结果 | 第54-56页 |
| 5.5.3 运行时间 | 第56-57页 |
| 5.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间研究成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |