基于稳定新词识别的舆情本体概念抽取方法的研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第6-7页 |
| 1.2 研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 网络新词识别研究现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 本体概念抽取研究现状 | 第8页 |
| 1.2.3 概念语义相似度和相关度研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第9-10页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 相关技术分析 | 第12-18页 |
| 2.1 新词识别相关技术 | 第12-13页 |
| 2.1.1 中文分词技术 | 第12页 |
| 2.1.2 条件随机场模型 | 第12-13页 |
| 2.2 语义词典 | 第13-15页 |
| 2.2.1 同义词词林 | 第14页 |
| 2.2.2 HowNet | 第14-15页 |
| 2.3 本体概述 | 第15-18页 |
| 2.3.1 本体定义 | 第15-16页 |
| 2.3.2 本体的分类 | 第16页 |
| 2.3.3 本体的组成元素 | 第16-18页 |
| 第三章 舆情本体概念自动化提取 | 第18-29页 |
| 3.1 舆情本体概念抽取的设计框架 | 第18-20页 |
| 3.2 稳定新词识别 | 第20-26页 |
| 3.2.1 网络新词的时频特征分析 | 第20-21页 |
| 3.2.2 网络新词的生存法则 | 第21-23页 |
| 3.2.3 基于生存法则模型的稳定新词识别方法 | 第23-26页 |
| 3.3 舆情本体概念抽取 | 第26-29页 |
| 3.3.1 核心概念提取 | 第26-27页 |
| 3.3.2 事件发现算法 | 第27-29页 |
| 第四章 实验过程与结果分析 | 第29-34页 |
| 4.1 实验环境相关配置 | 第29页 |
| 4.2 实验过程及结果分析 | 第29-34页 |
| 4.2.1 稳定新词 | 第29-31页 |
| 4.2.2 舆情本体概念抽取 | 第31-34页 |
| 第五章 总结与展望 | 第34-36页 |
| 5.1 总结 | 第34页 |
| 5.2 展望 | 第34-36页 |
| 参考文献 | 第36-38页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第38-39页 |
| 致谢 | 第39-40页 |
