垂直搜索中自动信息抽取关键技术的研究与实践
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 图目录 | 第8-9页 |
| 表目录 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·通用搜索引擎 | 第11-17页 |
| ·搜索引擎的历史 | 第11-13页 |
| ·搜索引擎的分类 | 第13页 |
| ·搜索引擎的工作原理 | 第13-15页 |
| ·搜索引擎的现状与弊端 | 第15-16页 |
| ·搜索引擎的发展趋势 | 第16-17页 |
| ·垂直搜索引擎 | 第17-20页 |
| ·垂直搜索引擎的优势 | 第17-19页 |
| ·垂直搜索引擎现状 | 第19-20页 |
| ·本文结构组织 | 第20-22页 |
| 第2章 相关技术的研究 | 第22-39页 |
| ·专业网络蜘蛛 | 第22-29页 |
| ·布尔模型 | 第24页 |
| ·向量空间模型 | 第24-26页 |
| ·主题分析与预测技术 | 第26-29页 |
| ·分类与聚类技术 | 第29-30页 |
| ·分类与聚类介绍 | 第29页 |
| ·自动分类技术 | 第29-30页 |
| ·自动聚类技术 | 第30页 |
| ·Web信息抽取技术 | 第30-38页 |
| ·Web信息抽取方式分类 | 第32-35页 |
| ·Web信息抽取的关键技术 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于槽间向量模型的自动信息抽取方法 | 第39-51页 |
| ·Web信息抽取问题 | 第39-40页 |
| ·方法概述 | 第40-46页 |
| ·传统的信息抽取方法 | 第41-44页 |
| ·基于槽间向量模型的信息抽取方法概述 | 第44-46页 |
| ·自动信息抽取方法设计 | 第46-50页 |
| ·行业知识学习 | 第46-48页 |
| ·主题文本获取 | 第48-49页 |
| ·文本装槽 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 自动信息抽取系统设计实现与测试 | 第51-62页 |
| ·平台整体框架 | 第51-53页 |
| ·抽取过程实现 | 第53-59页 |
| ·学习过程 | 第53-55页 |
| ·文本标记过程 | 第55-57页 |
| ·实例标记过程 | 第57-59页 |
| ·实验评估 | 第59-61页 |
| ·Web信息抽取的评价标准 | 第59-60页 |
| ·实验过程 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 作者简历 | 第68页 |
