基于微博的知识图谱的构建与研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究目的和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·本文的研究意义及内容 | 第13-14页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·研究内容 | 第14页 |
| ·本文的章节安排 | 第14-15页 |
| 2 相关工作 | 第15-22页 |
| ·知识图谱的现状 | 第15-17页 |
| ·相似度的计算 | 第17-21页 |
| ·基于语义词典的相似度的计算 | 第18-20页 |
| ·基于大规模语料库的相似度的计算 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 知识图谱的构建 | 第22-39页 |
| ·三元闭包原理 | 第22-24页 |
| ·三元闭包的由来 | 第22页 |
| ·三元闭包的内容 | 第22-24页 |
| ·寻径网络算法(PFNET) | 第24-27页 |
| ·寻径网络算法的介绍 | 第24-26页 |
| ·改进的寻径网络算法 | 第26-27页 |
| ·构建紧凑型知识图谱 | 第27-32页 |
| ·实体之间关系的量化 | 第27-29页 |
| ·使用改进的PFNET去构建CKG | 第29-32页 |
| ·知识图谱的形成 | 第32-38页 |
| ·CKG的合并 | 第32-34页 |
| ·不同主题下知识图谱的合并 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 实验及评估 | 第39-56页 |
| ·实验设计 | 第39-44页 |
| ·实验流程 | 第39-41页 |
| ·实验环境 | 第41-43页 |
| ·主题的选定 | 第43-44页 |
| ·实验流程 | 第44-51页 |
| ·数据的获取 | 第44-45页 |
| ·数据处理 | 第45页 |
| ·实体的提取 | 第45-47页 |
| ·实体之间关系的提取 | 第47页 |
| ·实体之间关系的量化 | 第47-49页 |
| ·CKG的形成 | 第49页 |
| ·CKG的合并 | 第49-50页 |
| ·不同主题下知识图谱的合并 | 第50-51页 |
| ·实验评估 | 第51-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 总结与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
