| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 1 绪论 | 第13-21页 |
| ·课题的提出 | 第13页 |
| ·国内外研究现状及存在问题分析 | 第13-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·存在问题分析 | 第15-16页 |
| ·论文的主要研究工作与创新点 | 第16-18页 |
| ·研究工作 | 第16-17页 |
| ·创新点 | 第17-18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-21页 |
| 2 概念相似度/相关度计算方法 | 第21-71页 |
| ·相关基础 | 第21-32页 |
| ·WordNet简介 | 第21-31页 |
| ·语料库简介 | 第31-32页 |
| ·概念相似度和相关度关系 | 第32-33页 |
| ·相关工作 | 第33-38页 |
| ·相关方法分类 | 第33-37页 |
| ·相关方法分析 | 第37-38页 |
| ·本体的树结构(HCT)和图结构(HCG) | 第38-42页 |
| ·HCT和HCG定义 | 第38-39页 |
| ·WordNet中的HCT和HCG结构 | 第39-40页 |
| ·HCT和HCG结构中影响语义相似度和相关度的因素 | 第40-42页 |
| ·HCT和语义相似度 | 第42-50页 |
| ·方法起源 | 第42-44页 |
| ·概念相似度计算相关定义 | 第44-46页 |
| ·概念节点密度和相关概念节点对相似度计算的影响 | 第46-50页 |
| ·概念相似度计算 | 第50页 |
| ·HCG和语义相关度 | 第50-57页 |
| ·HCT结构和HCG结构的关系 | 第50-52页 |
| ·在HCG中的整体/部分关系的分类 | 第52-55页 |
| ·将HCG转换为HCT | 第55-57页 |
| ·HCG中基于相关概念节点的概念相关度 | 第57页 |
| ·实验评估 | 第57-68页 |
| ·实验1：利用信息学院本体来计算概念相关度 | 第57-62页 |
| ·实验2：标准数据进行测试 | 第62-68页 |
| ·小结 | 第68-71页 |
| 3 句子相似度计算方法 | 第71-87页 |
| ·句子相似度计算简介 | 第71页 |
| ·相关研究 | 第71-73页 |
| ·相关方法分类 | 第71-73页 |
| ·相关方法分析 | 第73页 |
| ·基于本体的句子相似度计算方法 | 第73-77页 |
| ·相关定义 | 第73-74页 |
| ·方法的工作步骤 | 第74-77页 |
| ·实验评估 | 第77-85页 |
| ·基于领域本体计算句子相似度 | 第77-79页 |
| ·标准数据集测试本章方法 | 第79-85页 |
| ·小结 | 第85-87页 |
| 4 文档相似度计算 | 第87-99页 |
| ·文档相似度计算简介 | 第87页 |
| ·相关工作 | 第87-89页 |
| ·相关方法分类 | 第87-89页 |
| ·相关方法分析 | 第89页 |
| ·基于本体的文档相似度计算方法 | 第89-94页 |
| ·相关定义 | 第89-90页 |
| ·概念节点权重关系 | 第90-92页 |
| ·方法的工作步骤 | 第92-94页 |
| ·实验评估 | 第94-97页 |
| ·基于领域本体计算文档相似度 | 第94页 |
| ·使用标准数据测试方法 | 第94-97页 |
| ·小结 | 第97-99页 |
| 5 基于语义的领域搜索引擎 | 第99-107页 |
| ·搜索引擎工作原理 | 第99-101页 |
| ·基于语义相似度的索引技术 | 第101-103页 |
| ·相关技术及问题分析 | 第101页 |
| ·基于语义相似度计算的领域搜索索引技术 | 第101-103页 |
| ·基于语义相似度的排序技术 | 第103-106页 |
| ·相关技术与问题分析 | 第103-104页 |
| ·基于语义相似度计算的领域搜索排序技术 | 第104-106页 |
| ·小结 | 第106-107页 |
| 6 论文工作总结与展望 | 第107-109页 |
| ·论文工作总结 | 第107-108页 |
| ·下一步展望 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-119页 |
| 附录A 部分实验结果 | 第119-139页 |
| 作者简历 | 第139页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文（第一作者） | 第139-143页 |
| 学位论文数据集 | 第143页 |