基于概念图和语义角色的多领域信息抽取系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·信息抽取研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的研究思路和工作 | 第11-12页 |
| ·文章组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 语义分析与形式化表示 | 第14-23页 |
| ·形式化语言处理模型 | 第14-15页 |
| ·浅层语义分析 | 第15-19页 |
| ·浅层语义分析的概念 | 第15-16页 |
| ·语义角色 | 第16-17页 |
| ·语义角色参数 | 第17-19页 |
| ·概念图理论 | 第19-23页 |
| ·概念图的定义与组织形式 | 第19-21页 |
| ·概念图的匹配 | 第21页 |
| ·概念图相似度计算 | 第21-23页 |
| 第三章 基于语义概念图计算的领域场景划分 | 第23-38页 |
| ·基于《知网》的概念相似度计算 | 第23-25页 |
| ·《知网》基本理论与结构 | 第23-24页 |
| ·《知网》描述语言与语义分析工具 | 第24-25页 |
| ·概念节点相似度计算 | 第25-30页 |
| ·词语相似度与计算方法分析 | 第26-27页 |
| ·概念语义的结构化表示 | 第27-28页 |
| ·概念实词义原相似度计算 | 第28-30页 |
| ·概念图生成 | 第30-33页 |
| ·概念结点的生成 | 第31页 |
| ·关系节点的生成 | 第31-33页 |
| ·领域概念图与相似度计算 | 第33-38页 |
| ·领域概念图的生成 | 第33-34页 |
| ·相似度计算与场景划分 | 第34-38页 |
| 第四章 抽取模板与获取抽取规则 | 第38-47页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·抽取模板设计与获取 | 第39-43页 |
| ·抽取模板的自动获取 | 第39-40页 |
| ·本文使用的相关概念及术语 | 第40-41页 |
| ·候选模板的生成 | 第41-42页 |
| ·基于模板相似度计算的新模板获取 | 第42-43页 |
| ·基于语义角色的抽取规则获取 | 第43-47页 |
| ·设计抽取规则的一般方法 | 第43-44页 |
| ·规则获取算法 | 第44-45页 |
| ·规则的可接受性计算 | 第45-47页 |
| 第五章 系统实现与实验结果分析 | 第47-54页 |
| ·系统设计 | 第47-48页 |
| ·开发系统的工具及环境资源 | 第47页 |
| ·抽取系统的总体流程与算法 | 第47-48页 |
| ·系统的主要模块 | 第48-51页 |
| ·预处理模块 | 第48-49页 |
| ·概念实词相似度计算模块 | 第49-50页 |
| ·领域场景划分模块 | 第50-51页 |
| ·抽取规则获取模块 | 第51页 |
| ·系统评测结果与分析 | 第51-54页 |
| ·实验结果 | 第51-53页 |
| ·实验结果分析 | 第53-54页 |
| 总结与展望 | 第54-57页 |
| 1 文章工作总结 | 第54-55页 |
| 2 进一步的工作与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的文章 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
