首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--检索机论文

Deep Web环境下的结果数据抽取与模式标注的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 引言第9-15页
   ·课题背景第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
   ·本文研究的内容第12页
   ·本文组织结构第12-15页
第2章 相关知识介绍第15-23页
   ·网络相关概念与技术第15-18页
     ·HTML语言第15-17页
     ·XHTML与DOM第17-18页
   ·概率图模型简介第18-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 数据记录定位及抽取第23-49页
   ·数据记录抽取方法回顾第24页
   ·MDRⅡ方法简介第24-30页
     ·MDRⅡ方法主要思想第24-29页
     ·MDR算法的缺陷第29-30页
   ·改进的MDR算法MMDR(Modified)第30-43页
     ·区间(minLength,maxLength)的问题第30-32页
     ·MMDR的比较过程第32-35页
     ·测试比较与验证比较第35-43页
   ·实验与及结果分析第43-48页
     ·实验环境第43-44页
     ·评价标准第44-46页
     ·实验结果及分析第46-48页
   ·本章小结第48-49页
第4章 基于CRF的数据项属性标注第49-61页
   ·相关工作第49-50页
   ·条件随机场简介(Conditional Random Field)第50-51页
     ·模型的表示第50页
     ·CRF的参数估计第50-51页
     ·利用CRF进行标注第51页
   ·价格问题处理第51-54页
     ·价格问题第51-52页
     ·探测与合并算法(Detect and Combine Algorithm)第52-54页
   ·特征说明第54-57页
     ·位置特征第55页
     ·文本特征第55-56页
     ·标签特征第56-57页
   ·实验结果及分析第57-60页
     ·实验环境第57-58页
     ·评价指标第58页
     ·实验结果及分析第58-60页
   ·本章小结第60-61页
第5章 结论第61-63页
   ·本文的主要贡献与结论第61页
   ·未来工作展望第61-63页
参考文献第63-67页
致谢第67-69页
攻硕期间参加的项目及发表的论文第69页

论文共69页,点击 下载论文
上一篇:卡把机结构与纸币图像识别与计数系统的研究
下一篇:基于变精度粗糙集理论的图像分割方法