基于概念的若干知识表示模型及相关方法研究

摘要	第1-9页
ABSTRACT	第9-12页
目录	第12-16页
第一章 绪论	第16-22页
·研究背景和意义	第16-18页
·课题来源	第16页
·研究的背景与意义	第16-18页
·本文工作	第18-22页
·研究内容	第18-20页
·组织结构	第20-22页
第二章 若干基于概念的知识表示模型概述	第22-40页
·本章概述	第22-23页
·形式概念分析及其扩展模型	第23-25页
·本体及其生成方法	第25-29页
·基本概念	第25-27页
·本体构建方法	第27-29页
·形式概念分析与本体	第29-35页
·区别	第29-30页
·基于形式概念分折的本体生成	第30-33页
·形式概念分折与本体的其它结合性研究	第33-35页
·事件知识表示模型	第35-38页
·事件基本概念	第35-36页
·事件表示模型	第36-37页
·事件提取技术	第37-38页
·事件技术的应用	第38页
·小结	第38-40页
第三章 模糊概念格约简及其本体生成	第40-59页
·本章概述	第40-41页
·模糊形式概念分析	第41-42页
·基于聚类的模糊概念格的概念约简	第42-53页
·概念格约简的研究背景及相关工作	第42-43页
·模糊概念格约简的基本定义	第43-46页
·模糊概念层次生成	第46-49页
·实验分析	第49-53页
·基于模糊形式概念分析的本体生成	第53-58页
·总体过程	第53-54页
·概念与概念之间分类关系的生成	第54-57页
·本体的进一步丰富	第57-58页
·小结	第58-59页
第四章 区间形式概念分析	第59-72页
·本章概述	第59-60页
·基于区间数分解的区间属性定标	第60-65页
·相关研究与基本概念	第60-61页
·区间数分解	第61-65页
·区间属性定标	第65页
·区间形式概念分析	第65-67页
·基于区间概念格匹配算法	第67-69页
·实验结果	第69-71页
·小结	第71-72页
第五章 事件知识表示模型及其本体生成	第72-89页
·本章概述	第72-73页
·事件的表示与提取	第73-77页
·事件多元组	第73-75页
·事件多元组提取	第75-77页
·基于事件的本体生成	第77-85页
·领域核心本体构建	第78页
·领域核心本体扩展	第78-81页
·领域文本处理	第81-84页
·概念和关系学习	第84-85页
·本体丰富	第85页
·评估	第85页
·系统实现	第85-86页
·实例分析	第86-87页
·小结	第87-89页
第六章 基于事件与形式概念分析的自动文摘	第89-109页
·本章概述	第89-90页
·基于事件与形式概念分析的自动文摘技术	第90-99页
·总体过程	第90-91页
·基于形式概念分析的事件类层次生成	第91-95页
·基于事件类层次的事件相关性判定	第95-96页
·语句重要性判定	第96-98页
·文摘生成	第98-99页
·自动文摘与本体实例丰富	第99-100页
·实验评估和讨论	第100-104页
·评测语料库	第100-101页
·评测方法	第101-102页
·评测结果	第102-104页
·自动文摘相关工作	第104-107页
·小结	第107-109页
第七章 总结与展望	第109-112页
·总结	第109-110页
·进一步的研究工作及展望	第110-112页
参考文献	第112-124页
攻读博士学位期间参与的科研项目	第124-125页
攻读博士学位期间公开发表的论文	第125-127页
攻读博士学位期间获奖情况	第127-128页
致谢	第128-129页