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面向信息抽取的ontology设计与实现

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-10页
图表索引第10-12页
第一章 引言第12-15页
第二章 信息抽取系统概要第15-20页
   ·什么是信息抽取第15-16页
   ·信息抽取系统的发展历史和研究现状第16-17页
   ·各种信息抽取方法比较第17-18页
   ·信息抽取结果的衡量指标第18-20页
第三章 ontology 理论与技术综述第20-41页
   ·基本概念第20-23页
     ·语义网(Semantic Web)第20-21页
     ·Ontology第21-23页
   ·ontology 研究的热点问题第23-25页
   ·ontology 描述语言第25-29页
     ·基于AI 的ontology 描述语言第25-26页
     ·基于Web 的ontology 描述语言第26-29页
   ·ontology 建设的方法论第29-36页
     ·Ontology 的构造准则第29页
     ·Ontology 的建模元语第29-30页
     ·现有ontology 建设方法第30-36页
       ·TOVE 法第30-31页
       ·IDEF-5 方法第31-32页
       ·骨架法第32-33页
       ·METHONTOLOGY第33页
       ·SENSUS 法第33-34页
       ·循环获取法第34页
       ·七步法第34-36页
   ·ontology 建设工具第36-41页
     ·基于AI 的ontology 描述语言的一类工具第37-38页
     ·基于Web 的ontology 描述语言的一类工具第38-41页
第四章 基于ontology 的股票信息抽取系统第41-45页
   ·信息抽取系统概要第41-43页
   ·一个股票信息抽取的实例第43-45页
第五章 领域ontology 建设方法的研究第45-54页
   ·相关问题分析与研究思路第48-50页
   ·五步法第50-52页
   ·特色第52-54页
第六章 股票ontology 建设第54-74页
   ·需求分析与计划第54-58页
     ·需求分析第54-57页
     ·制定计划第57-58页
   ·核心ontology 建立第58-72页
     ·词汇收集第58-59页
     ·重点概念和关系的确定第59-60页
     ·股票ontology 的库结构第60-61页
     ·子ontology 详细设计第61-70页
     ·用ontology 描述语言描述ontology第70-72页
   ·确认与评价第72页
   ·进化第72-73页
   ·总结第73-74页
第七章 ontology 推理应用系统分析研究第74-85页
   ·语义Web 中现有的智能推理技术第74-76页
     ·RDF 层推理第74-75页
     ·ontology 层推理第75-76页
     ·逻辑层推理第76页
   ·DAML + OIL 及相应描述逻辑中的SHIQ 和SHOQ(D)第76-81页
     ·描述逻辑DL 简介第76-78页
     ·描述逻辑的扩展SHIQ第78-79页
     ·描述逻辑推理工具FaCT第79-81页
   ·ontology 推理的应用第81-85页
     ·ontology 中的冲突检测第82-83页
     ·优化ontology 的表达第83页
     ·ontology 的合并第83-85页
第八章 ontology 解析系统和字典库的设计与实现第85-90页
   ·ontology 解析器的设计与实现第85-87页
     ·ontology 解析器的设计第85页
     ·ontology 解析器的实现第85-87页
   ·字典模块设计与实现第87-90页
     ·字典库管理模块结构第87-88页
     ·字典数据库设计与实现第88-90页
第九章 总结与进一步工作第90-92页
   ·总结第90页
   ·下一步工作第90-92页
致谢第92-93页
参考文献第93-96页
攻读硕士期间的研究成果及发表的学术论文第96页

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