| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第18-58页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第18-21页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第18-21页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第21页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第21-51页 |
| 1.2.1 概念学习 | 第23-30页 |
| 1.2.2 等级关系抽取 | 第30-32页 |
| 1.2.3 非等级关系抽取 | 第32-38页 |
| 1.2.4 本体学习系统 | 第38-40页 |
| 1.2.5 标注元数据或本体 | 第40-45页 |
| 1.2.6 学术资源标注 | 第45-51页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第51-56页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第51-53页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第53-56页 |
| 1.4 本文的创新点 | 第56-57页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第57-58页 |
| 第二章 学科领域本体术语抽取方法研究 | 第58-90页 |
| 2.1 引言 | 第58页 |
| 2.2 中文学科领域候选术语抽取 | 第58-64页 |
| 2.2.1 学科领域的术语边界识别研究 | 第59-61页 |
| 2.2.2 学科领域术语词性模板构建 | 第61-62页 |
| 2.2.3 过滤技术 | 第62-64页 |
| 2.3 中文学科领域术语排序方法 | 第64-74页 |
| 2.3.1 融合上下文信息的统计术语排序算法 | 第64-68页 |
| 2.3.2 基于回归的术语排序方法 | 第68-74页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第74-89页 |
| 2.4.1 实验采用的语料集及预处理 | 第74页 |
| 2.4.2 实验评价准则 | 第74-75页 |
| 2.4.3 候选术语抽取效果评价 | 第75-76页 |
| 2.4.4 融合上下文信息的统计术语排序效果评价 | 第76-83页 |
| 2.4.5 基于回归的术语抽取效果评价 | 第83-89页 |
| 2.5 小结 | 第89-90页 |
| 第三章 学科领域本体概念形成研究 | 第90-104页 |
| 3.1 引言 | 第90-91页 |
| 3.2 学术文献中的概念类型 | 第91-92页 |
| 3.3 概念术语抽取 | 第92-96页 |
| 3.3.1 基于层叠CRF的方法/任务术语抽取 | 第92-96页 |
| 3.3.2 基于语言学模板及C-value的工具/资源类术语抽取 | 第96页 |
| 3.4 概念归并 | 第96-97页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第97-103页 |
| 3.5.1 实验数据集及预处理 | 第97页 |
| 3.5.2 学术文献语义词典构建 | 第97-98页 |
| 3.5.3 概念术语抽取实验 | 第98-102页 |
| 3.5.4 概念形成实验结果 | 第102-103页 |
| 3.6 小结 | 第103-104页 |
| 第四章 学科领域本体等级关系学习研究 | 第104-112页 |
| 4.1 引言 | 第104页 |
| 4.2 概念等级关系类型 | 第104-105页 |
| 4.3 概念等级关系抽取 | 第105-109页 |
| 4.3.1 基于外部词库的等级关系抽取 | 第106页 |
| 4.3.2 基于Web的等级关系抽取 | 第106-108页 |
| 4.3.3 等级关系图生成 | 第108-109页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第109-111页 |
| 4.4.1 实验数据集及预处理 | 第109页 |
| 4.4.2 基于外部词库的等级关系抽取 | 第109-110页 |
| 4.4.3 基于Web的等级关系抽取 | 第110-111页 |
| 4.4.4 等级关系图生成 | 第111页 |
| 4.5 小结 | 第111-112页 |
| 第五章 学科领域本体非等级关系学习研究 | 第112-124页 |
| 5.1 引言 | 第112-113页 |
| 5.2 概念非等级关系类型 | 第113页 |
| 5.3 概念非等级关系抽取 | 第113-118页 |
| 5.3.1 关系动词的获取、分类及关系名称确定 | 第114-115页 |
| 5.3.2 基于互信息的概念对挖掘 | 第115页 |
| 5.3.3 概念非等级关系三元组统计排序模型 | 第115-118页 |
| 5.3.4 基于关联规则挖掘的三元组抽取 | 第118页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第118-122页 |
| 5.4.1 实验数据集及预处理 | 第118页 |
| 5.4.2 关系动词的获取 | 第118-119页 |
| 5.4.3 基于互信息的概念对挖掘 | 第119-120页 |
| 5.4.4 三元组抽取及确定 | 第120-121页 |
| 5.4.5 基于关联规则挖掘的三元组抽取 | 第121-122页 |
| 5.5 小结 | 第122-124页 |
| 第六章 学术资源语义标注方案研究 | 第124-164页 |
| 6.1 引言 | 第124-126页 |
| 6.2 学术资源语义标注方法 | 第126-132页 |
| 6.2.1 基于本体模块化的手工标注方法 | 第127-130页 |
| 6.2.2 基于监督学习的自动标注方法 | 第130-132页 |
| 6.3 学术资源基础元素标注 | 第132-138页 |
| 6.3.1 基础元数据 | 第132-133页 |
| 6.3.2 学术资源类型标注 | 第133-134页 |
| 6.3.3 学术资源相关人、组织或软件标注 | 第134-137页 |
| 6.3.4 学术资源相关活动标注 | 第137-138页 |
| 6.4 学术资源内容标注 | 第138-140页 |
| 6.4.1 内容元数据 | 第138-139页 |
| 6.4.2 基于模板的内容元素提取 | 第139页 |
| 6.4.3 基于监督学习的内容元素提取 | 第139-140页 |
| 6.5 学术资源引文标注 | 第140-147页 |
| 6.5.1 引文元数据 | 第140-141页 |
| 6.5.2 学术资源基础引文信息标注 | 第141-144页 |
| 6.5.3 学术资源引文情感分析 | 第144-147页 |
| 6.6 实验结果与分析 | 第147-161页 |
| 6.6.1 实验语料与预处理 | 第147-151页 |
| 6.6.2 学术资源本体构建实例 | 第151-153页 |
| 6.6.3 学术文献基础元素标注实例 | 第153-154页 |
| 6.6.4 学术文献内容标注实验 | 第154-159页 |
| 6.6.5 基础引文信息标注实验分析 | 第159-160页 |
| 6.6.6 引文情感分析实验 | 第160-161页 |
| 6.7 小结 | 第161-164页 |
| 第七章 结论与展望 | 第164-168页 |
| 7.1 结论 | 第164-166页 |
| 7.1.1 学术资源本体学习 | 第164-166页 |
| 7.1.2 学术资源语义标注 | 第166页 |
| 7.2 展望 | 第166-168页 |
| 致谢 | 第168-170页 |
| 参考文献 | 第170-186页 |
| 附录A | 第186-226页 |
| A.1 学术资源语义标注本体 | 第186-196页 |
| A.2 学术资源语义标注本体继承的元数据及本体 | 第196-220页 |
| A.3 学位论文中构建的词表 | 第220-224页 |
| A.4 文献类型和电子文献载体标志代码 | 第224-226页 |
| 附录B 攻读博士学位期间主要科研成果 | 第226-227页 |