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一个大规模数据下的语义实体挖掘与语义实体关系归并的新框架

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

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