| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-17页 |
| 目录 | 第17-20页 |
| 第一章 引言 | 第20-30页 |
| ·语义WEB介绍 | 第20-21页 |
| ·语义WEB研究概况 | 第21-22页 |
| ·本体的介绍 | 第22-26页 |
| ·本体在语义Web作用 | 第23页 |
| ·语义Web中的本体描述语言 | 第23-26页 |
| ·国内外语义WEB本体研究概况 | 第26-29页 |
| ·Web信息向基于本体的内容的转换和机器理解 | 第26-27页 |
| ·语义Web基础软件研究 | 第27-29页 |
| ·语义WEB的本体研究中存在的问题 | 第29页 |
| ·我的工作 | 第29-30页 |
| ·论文的组织和内容安排 | 第30页 |
| 第二章 本体相似 | 第30-56页 |
| ·本体相似介绍 | 第30-37页 |
| ·本体相似的应用场景 | 第31-32页 |
| ·本体相似的理论基础 | 第32页 |
| ·本体相似计算的流程 | 第32-33页 |
| ·本体相似度计算的现有技术 | 第33-36页 |
| ·本体相似总结及展望 | 第36-37页 |
| ·受限本体描述 | 第37-50页 |
| ·受限本体定义 | 第37-38页 |
| ·OWL Lite语言描述 | 第38-44页 |
| OWL Lite RDF Schema Features | 第38-39页 |
| OWL Lite Equality和Inequality | 第39-40页 |
| OWL Lite Property Characteristics | 第40-42页 |
| OWL Lite Property Type Restriction | 第42页 |
| OWL Lite Restricted Cardinality | 第42-44页 |
| OWL Lite Class Intersection | 第44页 |
| Datatypes | 第44页 |
| OWL Lite Header Information | 第44页 |
| ·受限本体描述 | 第44-49页 |
| ·受限本体合并 | 第49-50页 |
| ·受限本体相似 | 第50-55页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| 第三章 基于本体相似的信息抽取 | 第56-98页 |
| ·信息抽取 | 第56-68页 |
| ·介绍 | 第56-59页 |
| ·评价指标 | 第59页 |
| ·研究状况 | 第59-61页 |
| ·计算流程 | 第61页 |
| ·信息抽取中的关键技术 | 第61-63页 |
| ·主要算法介绍 | 第63-67页 |
| ·当前算法中存在的问题 | 第67-68页 |
| ·人工神经网络 | 第68-72页 |
| ·介绍 | 第68-69页 |
| ·多层网络 | 第69-70页 |
| ·反向传播算法 | 第70-72页 |
| ·支持向量机 | 第72-75页 |
| ·基本概念 | 第72-74页 |
| ·不对称边界支持向量机(Uneven Margin SVM) | 第74-75页 |
| ·OERM | 第75-97页 |
| ·算法主要流程介绍 | 第75-76页 |
| ·软件结构 | 第76-79页 |
| ·本体表达 | 第79-86页 |
| ·受限本体相似 | 第86-88页 |
| ·一阶相似度具体实现 | 第86-88页 |
| ·集合相似度 | 第88页 |
| ·二阶相似度 | 第88页 |
| ·机器学习过程描述 | 第88-92页 |
| ·ANN关键过程描述 | 第88-92页 |
| ·SVM关键过程描述 | 第92页 |
| ·后期处理过程描述 | 第92页 |
| ·结果分析 | 第92-96页 |
| ·line learner性能分析 | 第92-95页 |
| ·OERM结果分析 | 第95-96页 |
| ·讨论 | 第96-97页 |
| ·总结 | 第97-98页 |
| 第四章 基于本体相似的WEB服务检索 | 第98-108页 |
| ·WEB SERVICES介绍 | 第98-100页 |
| ·UDDI介绍 | 第100-102页 |
| ·WEB服务检索研究状况 | 第102-103页 |
| ·基于本体相似的WEB服务检索 | 第103-108页 |
| ·Web服务描述信息分析 | 第103-104页 |
| ·本体表达 | 第104-106页 |
| ·受限本体相似 | 第106-107页 |
| ·Web服务本体相似举例 | 第107-108页 |
| ·讨论 | 第108页 |
| 第五章 基于本体相似的中文信息抽取系统的实现 | 第108-117页 |
| ·信息抽取系统研究现状 | 第108-111页 |
| ·现有信息抽取系统介绍 | 第108-110页 |
| ·中文信息抽取研究现状介绍 | 第110-111页 |
| ·中文信息抽取系统—OSE | 第111-116页 |
| ·应用场景及使用流程 | 第111页 |
| ·软件结构 | 第111-113页 |
| ·本体描述 | 第113-114页 |
| ·实验系统 | 第114-116页 |
| ·系统结构 | 第114-115页 |
| ·系统示例 | 第115-116页 |
| ·下一步的探索 | 第116页 |
| ·总结 | 第116-117页 |
| 第六章 总结及进一步的研究方向 | 第117-119页 |
| ·语义WEB中本体相似研究回顾 | 第117页 |
| ·结语 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-123页 |
| 附录A:缩写 | 第123-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 攻读博士学位期间完成的论文 | 第126页 |
