论文摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-11页 |
第一章 绪论 | 第11-17页 |
·研究背景和意义 | 第11-12页 |
·研究现状 | 第12-15页 |
·本文提出的新算法 | 第15页 |
·本文的目标和贡献 | 第15页 |
·本文结构 | 第15页 |
·本文小结 | 第15-17页 |
第二章 语义实体挖掘与关系归并系统框架整体介绍 | 第17-21页 |
·系统整体结构与使用策略介绍 | 第17-20页 |
·本章小结 | 第20-21页 |
第三章 语义实体挖掘算法部分介绍 | 第21-30页 |
·语义实体识别算法中使用到的特征与抽取算法 | 第21-27页 |
·内部统计特征 | 第22-24页 |
·外部统计特征 | 第24-26页 |
·新颖性统计特征 | 第26-27页 |
·DT-SVM分类方法 | 第27-29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第四章 语义实体关系抽取算法部分介绍 | 第30-36页 |
·语义实体关系抽取中使用到的特征 | 第30-34页 |
·语义实体关系抽取算法 | 第34-35页 |
·本章小结 | 第35-36页 |
第五章 期货数据中语义实体挖掘与语义实体关系归并框架的应用 | 第36-45页 |
·期货数据价格的整体预测框架 | 第36-37页 |
·期货数据预测模型具体策略分析 | 第37-45页 |
·原始数据处理与特征抽取 | 第38-43页 |
·原始数据处理与特征抽取 | 第43-45页 |
第六章 实验以及案例分析 | 第45-57页 |
·新闻数据实验设计与验证 | 第45-52页 |
·期货数据实验设计与验证 | 第52-55页 |
·本章小结 | 第55-57页 |
第七章 总结与展望 | 第57-58页 |
附录 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-63页 |
致谢 | 第63页 |