面向中文文本的本体学习方法研究
| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-10页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-8页 |
| ·本文工作及论文组织结构 | 第8-10页 |
| 第2章 本体和本体学习的理论和方法 | 第10-23页 |
| ·本体 | 第10-12页 |
| ·本体的定义 | 第10-11页 |
| ·本体的建模元语 | 第11页 |
| ·本体的类型 | 第11-12页 |
| ·本体学习 | 第12-17页 |
| ·本体学习分类 | 第12-15页 |
| ·本体学习工具 | 第15-17页 |
| ·本体学习中的概念抽取方法 | 第17-19页 |
| ·基于规则的方法 | 第17-18页 |
| ·基于统计的方法 | 第18-19页 |
| ·混合法 | 第19页 |
| ·本体学习中的概念关系抽取方法 | 第19-21页 |
| ·层次聚类法 | 第19-20页 |
| ·平面划分聚类法 | 第20页 |
| ·基于 FCA 的方法 | 第20-21页 |
| ·面向文本的代表性本体学习方法 | 第21-23页 |
| ·Aguirre 的方法 | 第21页 |
| ·Hearst 的方法 | 第21-22页 |
| ·Faatz 的方法 | 第22-23页 |
| 第3章 面向中文文本的领域概念抽取 | 第23-30页 |
| ·文本预处理 | 第24-27页 |
| ·构建领域词典 | 第24-25页 |
| ·中文分词 | 第25-26页 |
| ·去除停用词 | 第26-27页 |
| ·获取候选术语集 | 第27-29页 |
| ·单字合并法 | 第27-28页 |
| ·TFIDF | 第28-29页 |
| ·用户检查 | 第29-30页 |
| 第4章 面向中文文本的领域概念关系抽取 | 第30-35页 |
| ·向量空间模型 | 第30-32页 |
| ·相似度计算 | 第32-34页 |
| ·聚类 | 第34-35页 |
| 第5章 本体学习方法在玉米病虫害领域的应用 | 第35-43页 |
| ·概念抽取 | 第35-37页 |
| ·单字合并 | 第35-36页 |
| ·TFIDF | 第36-37页 |
| ·概念关系抽取 | 第37-40页 |
| ·建立向量空间模型 | 第37-38页 |
| ·相似度计算 | 第38-39页 |
| ·层次聚类 | 第39-40页 |
| ·实验对比及分析 | 第40-43页 |
| 第6章 总结与展望 | 第43-44页 |
| ·总结 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 摘要 | 第49-51页 |
| Abstract | 第51-52页 |
