基于众包的网络表格语义恢复
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 网络表格语义恢复的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 众包的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文完成的工作 | 第13-14页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 基于众包的网络表格语义恢复 | 第16-30页 |
| 2.1 网络表格的特征研究 | 第16-17页 |
| 2.2 语义库 | 第17-22页 |
| 2.2.1 Freebase | 第18-19页 |
| 2.2.2 WordNet | 第19-20页 |
| 2.2.3 HowNet | 第20-21页 |
| 2.2.4 DBpedia | 第21-22页 |
| 2.3 表格语义恢复技术的研究 | 第22-23页 |
| 2.4 众包 | 第23-28页 |
| 2.4.1 AMT | 第24-26页 |
| 2.4.2 CrowFlower | 第26-27页 |
| 2.4.3 有关众包的问题研究 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 3 基于众包的表头和实体列恢复 | 第30-48页 |
| 3.1 候选表头和实体列的获取 | 第30-31页 |
| 3.1.1 Probase | 第30-31页 |
| 3.1.2 基于Probase的表头和实体列恢复 | 第31页 |
| 3.2 基于改善Kmeans的任务约简方法 | 第31-34页 |
| 3.3 表头和实体列标注的问题设计 | 第34-35页 |
| 3.4 基于答案可信度的评估机制 | 第35-37页 |
| 3.5 实验评估 | 第37-46页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第37页 |
| 3.5.2 CAID聚类算法的评估 | 第37-40页 |
| 3.5.3 表头和实体列标注的有效性评估 | 第40-43页 |
| 3.5.4 任务约简方法的评估 | 第43-45页 |
| 3.5.5 任务推荐和答案决策模型的有效性评估 | 第45-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 4 基于众包的外键标注 | 第48-66页 |
| 4.1 问题描述 | 第48-50页 |
| 4.2 基于模糊Jaccard相似度的类外键检测 | 第50-51页 |
| 4.3 基于属性依赖关系的任务约简方法 | 第51-52页 |
| 4.4 基于冲突检测的动态问题规划 | 第52-57页 |
| 4.5 外键标注的问题设计 | 第57页 |
| 4.6 实验评估 | 第57-65页 |
| 4.6.1 实验准备 | 第58-59页 |
| 4.6.2 评估指标 | 第59-60页 |
| 4.6.3 外键获取方法的评估 | 第60-64页 |
| 4.6.4 外键人工标注的评估 | 第64-65页 |
| 4.7 本章小结 | 第65-66页 |
| 5 CrowdSR系统概述 | 第66-70页 |
| 5.1 系统概述 | 第66-67页 |
| 5.2 CrowdSR和AMT的对比 | 第67-68页 |
| 5.3 本章小结 | 第68-70页 |
| 6 总结与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 研究工作总结 | 第70页 |
| 6.2 进一步研究工作 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第76-80页 |
| 学位论文数据集 | 第80页 |
