基于事件框架的主题相关文档智能检索的初步研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第一章 概述 | 第9-26页 |
| ·论文研究的背景、目的及意义 | 第9-11页 |
| ·Web信息检索 | 第11-13页 |
| ·搜索引擎 | 第13-14页 |
| ·基于内容的文本检索 | 第14-17页 |
| ·信息检索模型 | 第14-16页 |
| ·相关反馈和查询扩展 | 第16-17页 |
| ·信息抽取技术 | 第17-23页 |
| ·概述 | 第17-20页 |
| ·信息抽取中的关键技术 | 第20-22页 |
| ·信息抽取方法 | 第22-23页 |
| ·论文的研究重点及主要工作 | 第23-25页 |
| ·论文结构 | 第25-26页 |
| 第二章 基于特征串的大规模中文网页快速去重算法 | 第26-41页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·网页的重复特点 | 第26-27页 |
| ·现有去重方法简介 | 第27-28页 |
| ·基于特征串的去重算法设计 | 第28-33页 |
| ·网页的文本提取 | 第28-29页 |
| ·特征串的抽取 | 第29-30页 |
| ·重复度评价函数的设计 | 第30-31页 |
| ·效率的优化 | 第31-33页 |
| ·实验及分析 | 第33-39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 第三章 事件相关文档的智能检索研究 | 第41-57页 |
| ·引言 | 第41-42页 |
| ·思想技术路线 | 第42-50页 |
| ·基本概念及解决问题思路 | 第42-43页 |
| ·事件框架体系 | 第43-46页 |
| ·框架理论 | 第43页 |
| ·事件框架的应用实例 | 第43-45页 |
| ·事件框架体系 | 第45-46页 |
| ·事件框架的区别与联系 | 第46页 |
| ·事件框架的产生 | 第46-48页 |
| ·相关文档收集 | 第46页 |
| ·特征选择 | 第46-47页 |
| ·文档的相似度计算 | 第47页 |
| ·文档聚类、侧面词抽取 | 第47-48页 |
| ·人工整理 | 第48页 |
| ·事件主体信息的收集 | 第48-49页 |
| ·特征的增量学习 | 第49-50页 |
| ·基于事件框架的事件相关文档检索模型 | 第50-52页 |
| ·检索模型 | 第50页 |
| ·特征的权值调整 | 第50-51页 |
| ·文档与事件的相关评价 | 第51-52页 |
| ·实验及分析 | 第52-55页 |
| ·小结 | 第55-57页 |
| 第四章 基于时空分析的线索性事件的抽取与集成 | 第57-77页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·信息抽取研究现状 | 第57-58页 |
| ·基于时空分析的线索性事件的抽取与集成 | 第58-73页 |
| ·规则集的收集 | 第59-61页 |
| ·时空短语的识别与规范化 | 第61-68页 |
| ·时间短语的识别与规范化 | 第61-65页 |
| ·空间短语的识别与规范化处理 | 第65-66页 |
| ·隐含时空信息的处理 | 第66-68页 |
| ·事件合并--合一函数的设计 | 第68页 |
| ·分散信息的归并--事件的篇章结构的分析 | 第68-70页 |
| ·事件抽取结果的输出 | 第70页 |
| ·基于时空分析的事件抽取与集成系统 | 第70-73页 |
| ·实验及分析 | 第73-75页 |
| ·小结 | 第75-77页 |
| 第五章 结束语 | 第77-80页 |
| ·全文总结 | 第77-78页 |
| ·进一步研究的设想 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 致 谢 | 第85-86页 |
| 附录 | 第86-88页 |
| 附录1: 汉语词性标记集 | 第86-87页 |
| 附录2: 汉语基本短语标记集 | 第87-88页 |
| 个人简历、攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第88页 |
