基于多维语义的互联网药品信息抽取的研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-9页 |
| ·研究背景与意义 | 第6-7页 |
| ·本文的研究内容 | 第7-8页 |
| ·本文结构 | 第8-9页 |
| 第二章 相关技术研究 | 第9-20页 |
| ·互联网药品信息抽取相关技术概述 | 第9页 |
| ·元搜索技术 | 第9-11页 |
| ·Web信息抽取技术 | 第11-15页 |
| ·评价指标 | 第11-12页 |
| ·Web信息抽取方法 | 第12-15页 |
| ·语义技术 | 第15-18页 |
| ·语义词典与语义知识库 | 第15-16页 |
| ·互联网语义本体技术 | 第16-18页 |
| ·项目组前期工作 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 基于多维语义的互联网药品信息抽取技术 | 第20-31页 |
| ·互联网药品信息的特点 | 第20-23页 |
| ·药品信息网页类型及特点 | 第20-22页 |
| ·网页结构的表示 | 第22-23页 |
| ·互联网药品多维语义词典 | 第23-28页 |
| ·通用语义 | 第24页 |
| ·实体语义 | 第24-25页 |
| ·领域语义 | 第25-27页 |
| ·应用语义 | 第27-28页 |
| ·网页节点的结构语义熵 | 第28-30页 |
| ·信息熵 | 第28-29页 |
| ·网页结构语义熵的定义和计算方法 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 信息抽取系统的设计与实现 | 第31-42页 |
| ·系统架构 | 第31页 |
| ·系统抽取流程设计 | 第31-37页 |
| ·网页获取 | 第31-33页 |
| ·网页预处理 | 第33-34页 |
| ·语义匹配 | 第34-35页 |
| ·属性聚集区域定位并去噪 | 第35-36页 |
| ·属性名值对抽取 | 第36-37页 |
| ·核心算法伪代码设计 | 第37-40页 |
| ·系统实现 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 系统的实验与评价 | 第42-47页 |
| ·实验目的 | 第42页 |
| ·实验技术指标 | 第42-43页 |
| ·实验数据准备与实验方法 | 第43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-46页 |
| ·药品详细信息页识别 | 第43-44页 |
| ·属性名值对的抽取 | 第44-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结 | 第47-49页 |
| ·结论 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
