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基于多源异构数据融合的概念层次体系构建及其应用研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
1 绪论第13-20页
    1.1 研究背景与意义第13-16页
    1.2 本文研究思路与主要研究内容第16-18页
    1.3 本文创新点第18-19页
    1.4 本文的章节安排第19-20页
2 相关研究综述第20-31页
    2.1 概念层次体系生成研究概述第20-22页
        2.1.1 本体定义第20页
        2.1.2 领域本体构建研究概述第20-22页
        2.1.3 概念层次体系构建第22页
    2.2 关键词抽取研究概述第22-25页
        2.2.1 规则模板匹配方法(语言学方法)第23页
        2.2.2 无监督学习方法第23-25页
        2.2.3 监督学习方法第25页
    2.3 词语相似度计算研究概述第25-27页
        2.3.1 词语相似度定义第26页
        2.3.2 词语相似度计算方法研究概述第26-27页
    2.4 聚类方法研究概述第27-28页
        2.4.1 基于原型的聚类分析第27-28页
        2.4.2 基于图的聚类分析第28页
        2.4.3 基于密度的聚类分析第28页
    2.5 多源异构数据融合研究概述第28-29页
    2.6 相关研究工作总结第29-31页
3 基于多策略结合的关键词自动抽取研究第31-39页
    3.1 研究流程图第31页
    3.2 关键技术描述第31-35页
        3.2.1 基于模式匹配与统计特征排序的种子词获取第31-33页
        3.2.2 基于CRFs的种子词扩展第33-34页
        3.2.3 其他主流关键词抽取算法概述第34-35页
    3.3 实验结果与分析第35-38页
        3.3.1 实验数据集第35页
        3.3.2 实验中间结果示例第35-36页
        3.3.3 实验结果分析第36-38页
    3.4 本章小结第38-39页
4 基于多源知识融合的词语相似度计算研究第39-49页
    4.1 研究流程图第39页
    4.2 关键技术描述第39-45页
        4.2.1 基于多策略词语相似度计算第39-44页
        4.2.2 基于SVR的词语相似度集成运算模型第44-45页
    4.3 实验与结果分析第45-48页
        4.3.1 实验数据概述第45-46页
        4.3.2 实验结果分析第46-48页
    4.4 本章小结第48-49页
5 基于关键词聚类的概念层次体系构建研究第49-60页
    5.1 基本思路第49页
    5.2 关键技术描述第49-53页
        5.2.1 面向专业语料库的概念层次体系构建第49-50页
        5.2.2 面向UGC的概念层次体系构建第50-51页
        5.2.3 聚类分析概述第51-52页
        5.2.4 概念层次体系融合概述第52-53页
    5.3 实验与结果分析第53-59页
        5.3.1 实验数据概述第53-54页
        5.3.2 概念词抽取结果示例第54-55页
        5.3.3 聚类与聚类评价第55-58页
        5.3.4 概念层次体系融合第58-59页
    5.4 本章小结第59-60页
6 概念层次体系在情感分析中的应用研究第60-69页
    6.1 情感分类研究概述第60-61页
        6.1.1 情感分类定义第60-61页
        6.1.2 情感分类技术概述第61页
    6.2 研究思路第61-62页
    6.3 关键技术描述第62-66页
        6.3.1 语料预处理第62-63页
        6.3.2 情感特征空间构建第63-65页
        6.3.3 支持向量机模型(SVM)第65-66页
    6.4 实验与结果分析第66-68页
        6.4.1 实验数据概述第66页
        6.4.2 实验结果分析第66-68页
    6.5 本章小结第68-69页
7 结论第69-72页
    7.1 研究总结第69-70页
    7.2 未来研究方向第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-85页
附录A: 攻读硕士期间论文发表与项目参与情况第85-86页
附录B: 关键词抽取用的CRFs规则模板第86-87页
附录C: 融合后的饮食领域概念层次体系示例第87-88页

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