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基于维基百科的领域概念语义知识库的自动构建方法

中文摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 引言第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-15页
        1.2.1 语义知识库的构建第10-14页
        1.2.2 概念语义相似度计算第14-15页
    1.3 研究工作及内容第15页
    1.4 论文结构第15-16页
    1.5 本章小结第16-17页
第2章 相关理论介绍第17-31页
    2.1 维基百科简介第17-22页
        2.1.1 概念解释页面第17-18页
        2.1.2 特殊页面第18-21页
        2.1.3 分类图第21页
        2.1.4 概念解释页面图第21-22页
    2.2 关键词抽取方法第22-29页
        2.2.1 Text Rank算法第22-23页
        2.2.2 LDA主题模型第23-28页
        2.2.3 TF-IDF算法第28-29页
    2.3 图的随机游走第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 概念语义知识库构建流程的分析和设计第31-38页
    3.1 领域概念的选取及概念解释文本提取第31-32页
    3.2 概念解释文本关键词抽取第32-33页
        3.2.1 三种关键词抽取方法第32-33页
        3.2.2 LDA主题模型与TF-IDF算法相结合抽取关键词第33页
    3.3 概念语义知识库构建第33-34页
    3.4 概念间语义相似度计算第34-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第4章 概念语义知识库构建实验与分析第38-44页
    4.1 实验语料来源与预处理第38-41页
        4.1.1 利用JWPL生成中文Wikipedia数据库第38-40页
        4.1.2 繁简转换和分词第40页
        4.1.3 概念语义相似度的计算第40-41页
    4.2 实验结果分析第41-42页
    4.3 概念语义知识库的存储第42-43页
    4.4 本章小结第43-44页
第5章 概念语义知识库的动态更新第44-49页
    5.1 分布式词向量第44-46页
        5.1.1 CBOW模型第44-45页
        5.1.2 Skip-gram模型第45-46页
    5.2 概念语义知识库的动态更新第46-48页
        5.2.1 实验设计与结果分析第47-48页
    5.3 本章小结第48-49页
第6章 总结与展望第49-51页
    6.1 总结第49-50页
    6.2 展望第50-51页
参考文献第51-55页
致谢第55-56页
攻读学位期间发表的论文第56页

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