自然语言处理中相关语义技术的研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 论文的研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要内容与结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 理论与技术基础 | 第15-27页 |
| 2.1 信息检索中句子相似度计算 | 第15-20页 |
| 2.1.1 句子相似度概述及应用 | 第15-16页 |
| 2.1.2 特征词权重计算 | 第16-17页 |
| 2.1.3 HIT IR Lab句法依存树概述 | 第17-19页 |
| 2.1.4 最优二叉树概述 | 第19-20页 |
| 2.2 词语间语义相关度计算 | 第20-26页 |
| 2.2.1 词语间语义相关度概述及应用 | 第20-22页 |
| 2.2.2 网络信息抓取及预处理 | 第22-23页 |
| 2.2.3 词语语义相关度算法 | 第23-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于句法分析树的句子相似度计算 | 第27-35页 |
| 3.1 句子相似度计算传统算法存在的问题 | 第27页 |
| 3.2 句子成分分析方法 | 第27-28页 |
| 3.3 句子相似度的实现方法 | 第28-31页 |
| 3.3.1 句子与处理 | 第29-30页 |
| 3.3.2 关键词权重的设置 | 第30页 |
| 3.3.3 同义词近义词扩展 | 第30页 |
| 3.3.4 问句的二叉树带权路径计算 | 第30页 |
| 3.3.5 问句与标题句间的相似度计算 | 第30-31页 |
| 3.4 实验分析 | 第31-34页 |
| 3.4.1 实验步骤 | 第31页 |
| 3.4.2 实验数据集 | 第31-32页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于百度百科的词语语义相关度计算 | 第35-55页 |
| 4.1 词语语义相关度计算传统算法存在的问题 | 第35页 |
| 4.2 百度百科词条网页分析及下载 | 第35-38页 |
| 4.3 词条相关信息抽取及预处理 | 第38-40页 |
| 4.4 词条信息存储 | 第40-41页 |
| 4.5 词语间语义相关度计算方法的实现 | 第41-50页 |
| 4.5.1 词条内容的分析和处理 | 第42-44页 |
| 4.5.2 词语间语义相关度计算方法实现 | 第44-47页 |
| 4.5.3 词语语义相关度计算系统展示 | 第47-50页 |
| 4.6 词语相关度在语义搜索中的应用 | 第50-54页 |
| 4.6.1 用户问句扩展方法及实现 | 第50页 |
| 4.6.2 问句扩展示例 | 第50-51页 |
| 4.6.3 用户问句扩展系统展示 | 第51-54页 |
| 4.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 结果与展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参与的项目 | 第62页 |
