| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 导言 | 第9-14页 |
| 1.1 选题背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 文本特征词提取方法的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 本体在信息检索领域的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的主要工作和创新点 | 第11-12页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 相关理论和方法综述 | 第14-19页 |
| 2.1 文本预处理技术 | 第14-15页 |
| 2.1.1 中文文本分词方法 | 第14页 |
| 2.1.2 文本预处理过程中的噪音过滤 | 第14-15页 |
| 2.2 传统的TF-IDF 文本特征词提取方法 | 第15-17页 |
| 2.2.1 TF-IDF 方法简介 | 第15-16页 |
| 2.2.2 基于TF-IDF 的特征词提取步骤与不足 | 第16-17页 |
| 2.3 领域本体及概念之间的关联关系 | 第17-18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 领域本体构建及本体关联度计算方法 | 第19-29页 |
| 3.1 领域本体的半自动建库方法 | 第19-21页 |
| 3.1.1 领域本体建库规则 | 第19页 |
| 3.1.2 领域概念的选取 | 第19-20页 |
| 3.1.3 领域概念之间本体关联关系的提取 | 第20-21页 |
| 3.2 本体关联度的相关定义及计算方法 | 第21-22页 |
| 3.3 计算机领域本体构建 | 第22-26页 |
| 3.3.1 计算机领域本体的概念提取 | 第23-24页 |
| 3.3.2 计算机领域概念的本体关联关系提取 | 第24-25页 |
| 3.3.3 计算机领域概念的本体关联度计算 | 第25-26页 |
| 3.4 农业领域本体构建 | 第26-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 利用本体关联度改进的文本特征词提取方法 | 第29-35页 |
| 4.1 改进的文本特征词提取方法 | 第29-31页 |
| 4.1.1 改进方法的由来及构想 | 第29页 |
| 4.1.2 改进方法的主要步骤及步骤流程图 | 第29-31页 |
| 4.2 文本的候选特征词选取 | 第31页 |
| 4.3 候选特征词的本体关联词集合构建 | 第31-32页 |
| 4.4 文本特征词的最终确定 | 第32-33页 |
| 4.5 文本特征词提取效果评估 | 第33-34页 |
| 4.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第35-43页 |
| 5.1 实验设计方案 | 第35-37页 |
| 5.1.1 实验目的及方案 | 第35-36页 |
| 5.1.2 实验环境及数据集介绍 | 第36页 |
| 5.1.3 实验参数设置 | 第36-37页 |
| 5.2 实验详细步骤 | 第37-40页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第40-42页 |
| 5.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第6章 工作总结与展望 | 第43-45页 |
| 6.1 工作总结 | 第43-44页 |
| 6.2 工作展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第48页 |