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面向医疗文本检索的查询重构技术研究与实现

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第14-21页
    1.1 研究背景和意义第14-15页
    1.2 查询重构的难点第15-17页
    1.3 本文的主要内容第17-19页
    1.4 论文的组织框架第19-21页
第二章 相关研究工作和技术基础第21-30页
    2.1 查询重构的相关工作第21-25页
        2.1.1 查询扩展技术第22-23页
        2.1.2 查询加权技术第23页
        2.1.3 查询结合扩展和加权技术第23页
        2.1.4 查询缩减技术第23-24页
        2.1.5 传统算法的不足第24-25页
    2.2 文本检索的相关介绍第25-27页
        2.2.1 检索的流程和模型第25-27页
        2.2.2 文本检索的平台第27页
    2.3 数据集和评测指标第27-29页
        2.3.1 TREC会议和数据集第27-28页
        2.3.2 评测指标第28-29页
        2.3.3 其他标准数据集第29页
    2.4 本章小结第29-30页
第三章 查询类型定义和语义映射第30-37页
    3.1 本章概述第30-31页
    3.2 医学领域查询词的研究第31-32页
    3.3 常用的语义映射工具第32-33页
    3.4 查询类型定义和语义映射工具第33-36页
        3.4.1 查询类型的定义第33-34页
        3.4.2 语义映射工具的设计第34-35页
        3.4.3 语义映射工具的应用第35-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第四章 基于阈值划分的查询重构算法第37-51页
    4.1 本章概述第37-38页
    4.2 TPQR算法介绍第38页
    4.3 TPQR算法详述第38-43页
        4.3.1 语义映射模块第39页
        4.3.2 阈值划分模块第39-41页
        4.3.3 文本检索模块第41-43页
    4.4 实验结果和分析第43-50页
        4.4.1 实验数据集第43-45页
        4.4.2 实验过程第45-46页
        4.4.3 实验设置第46-47页
        4.4.4 实验结果和分析第47-50页
    4.5 本章总结第50-51页
第五章 基于无监督学习的查询重构算法第51-68页
    5.1 本章概述第51-52页
    5.2 无监督学习算法第52-55页
        5.2.1 Kmeans算法第53页
        5.2.2 IsolationForest算法第53-54页
        5.2.3 DBSCAN算法第54-55页
    5.3 ACQR算法介绍第55-58页
        5.3.1 算法架构第55-56页
        5.3.2 模块细节第56-58页
    5.4 实验结果和分析第58-65页
        5.4.1 实验设置第59-60页
        5.4.2 实验结果和分析第60-63页
        5.4.3 参数设置的研究第63-65页
    5.5 案例分析第65-67页
    5.6 本章总结第67-68页
第六章 查询重构技术的原型系统第68-75页
    6.1 原型系统总体介绍第68-69页
    6.2 原型系统开发技术第69-71页
        6.2.1 系统开发技术第69-70页
        6.2.2 系统开发环境第70-71页
    6.3 系统运行效果第71-74页
        6.3.1 系统使用过程第71-72页
        6.3.2 系统运行效果第72-74页
    6.4 本章小结第74-75页
第七章 总结与展望第75-78页
    7.1 全文总结第75-76页
    7.2 本文的研究展望第76-78页
参考文献第78-84页
附录一 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文第84-85页
附录二 作者攻读硕士学位期间参与的科研项目第85页
附录三 作者攻读硕士学位期间竞赛获奖情况第85页
附录四 作者攻读硕士学位期间申请的专利第85页
附录五 作者攻读硕士学位期间申请的软件著作权第85-86页
致谢第86页

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