| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究方法 | 第10-11页 |
| ·两类方法存在的优缺点 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-14页 |
| ·论文的主要内容 | 第12-13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 本体技术(Ontology)及其应用概述 | 第14-26页 |
| ·本体的提出背景 | 第14-15页 |
| ·本体的概念 | 第15-16页 |
| ·本体的功能 | 第16-17页 |
| ·本体的构建方法 | 第17-23页 |
| ·本体构建方法概述 | 第17-21页 |
| ·本体自动构建方法论 | 第21-23页 |
| ·本体的应用 | 第23-25页 |
| ·小结 | 第25-26页 |
| 第3章 词汇相似度计算的研究 | 第26-46页 |
| ·词语相似度的概述 | 第26-27页 |
| ·基于本体的概念相似度计算 | 第27-30页 |
| ·相关概念介绍 | 第27-28页 |
| ·概念相似度的计算 | 第28-30页 |
| ·基于某种世界知识(Ontology)的词汇相似度计算 | 第30-35页 |
| ·常用的语义词典简介 | 第30-31页 |
| ·基于语义词典的词汇相似度计算方法 | 第31-35页 |
| ·基于知网的词汇相似度计算 | 第35-42页 |
| ·《知网》简介 | 第35页 |
| ·《知网》的结构 | 第35-40页 |
| ·基于《知网》的词汇相似度计算方法 | 第40-42页 |
| ·基于统计的词汇相似度计算 | 第42-45页 |
| ·常用的语料库简介 | 第42页 |
| ·基于统计的词汇相似度计算方法 | 第42-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于向量空间相似度计算的研究 | 第46-58页 |
| ·向量空间模型概述 | 第46页 |
| ·基于向量空间的文本相似度计算 | 第46-48页 |
| ·文本相似度的概念 | 第46-47页 |
| ·文本相似度计算的方法 | 第47-48页 |
| ·基于向量空间的句子相似度计算方法 | 第48-50页 |
| ·基于向量空间的词汇相似度的计算 | 第50-57页 |
| ·词汇向量 | 第50-55页 |
| ·词汇相似度计算算法 | 第55-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第5章 实验系统的设计与验证 | 第58-70页 |
| ·实验系统 | 第58-63页 |
| ·系统简介 | 第58-59页 |
| ·功能模块划分 | 第59-63页 |
| ·实验 | 第63-70页 |
| ·数据和实验环境 | 第63-64页 |
| ·实验结果 | 第64-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 附录A 数据存储格式 | 第74-76页 |
| 附录B 词汇向量(部分) | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 研究生履历 | 第78页 |