基于文本挖掘的国际关系网络研究
摘要 | 第5-8页 |
ABSTRACT | 第8-10页 |
目录 | 第11-13页 |
第1章 绪论 | 第13-29页 |
1.1 课题研究背景与意义 | 第13-17页 |
1.2 研究现状 | 第17-21页 |
1.3 研究内容 | 第21-25页 |
1.3.1 若干关键研究问题 | 第21-24页 |
1.3.2 主要工作和创新点 | 第24-25页 |
1.4 本文结构安排 | 第25-26页 |
本章参考文献 | 第26-29页 |
第2章 相关技术综述 | 第29-41页 |
2.1 引言 | 第29页 |
2.2 文本挖掘技术概述 | 第29-33页 |
2.3 国际关系网络研究概述 | 第33-36页 |
2.4 信息-知识-智能”统一理论 | 第36-39页 |
2.5 本章小结 | 第39页 |
本章参考文献 | 第39-41页 |
第3章 国际关系网络构建原型系统 | 第41-63页 |
3.1 引言 | 第41页 |
3.2 系统整体方案 | 第41-44页 |
3.3 基于社会网络和人际关系的国家间关系定义 | 第44-48页 |
3.3.1 社会网络中的关系定义 | 第44-46页 |
3.3.2 人际关系中的关系定义 | 第46-47页 |
3.3.3 国际关系网络的关系定义 | 第47-48页 |
3.4 基于文本挖掘的关系抽取 | 第48-50页 |
3.5 系统实现 | 第50-54页 |
3.5.1 语料选择 | 第50-51页 |
3.5.2 语料整理 | 第51页 |
3.5.3 关系抽取与分类 | 第51-54页 |
3.6 实验结果分析 | 第54-61页 |
3.6.1 特征抽取性能分析 | 第55-58页 |
3.6.2 抽取结果分析 | 第58-61页 |
3.7 本章小结 | 第61页 |
本章参考文献 | 第61-63页 |
第4章 实体间情感倾向分析 | 第63-78页 |
4.1 引言 | 第63-64页 |
4.2 相关研究工作 | 第64-66页 |
4.3 算法流程 | 第66-72页 |
4.3.1 实体对情感相关区域发现 | 第67-68页 |
4.3.2 情感倾向判断 | 第68-72页 |
4.3.3 相关词典 | 第72页 |
4.4 实验和结果分析 | 第72-76页 |
4.4.1 实验语料 | 第72-73页 |
4.4.2 实验方法 | 第73页 |
4.4.3 实验结果 | 第73-76页 |
本章参考文献 | 第76-78页 |
第5章 国际关系网络构建改进系统 | 第78-99页 |
5.1 引言 | 第78页 |
5.2 系统改进方案 | 第78-79页 |
5.3 web新闻数据获取和处理 | 第79-82页 |
5.3.1 基于搜索引擎的web新闻数据获取 | 第80页 |
5.3.2 web新闻数据分析 | 第80-82页 |
5.4 冲突消解和信息融合 | 第82-94页 |
5.4.1 冲突分析 | 第82-84页 |
5.4.2 基于语义的信息融合研究 | 第84-86页 |
5.4.3 基于支持向量机的文本分类 | 第86-89页 |
5.4.4 分类结果和分析 | 第89-92页 |
5.4.5 信息融合算法和结果 | 第92-94页 |
5.5 基于模糊推理的关系分类 | 第94-96页 |
5.5.1 模糊推理相关研究 | 第94-95页 |
5.5.2 模糊推理算法实现 | 第95-96页 |
5.5.3 实验和结果对比 | 第96页 |
本章参考文献 | 第96-99页 |
第6章 国际关系网络可视化界面 | 第99-120页 |
6.1 引言 | 第99-101页 |
6.2 相关研究和理论 | 第101-105页 |
6.2.1 网络可视化 | 第101-104页 |
6.2.2 基于地理信息的可视化 | 第104-105页 |
6.3 可视化系统构建 | 第105-112页 |
6.3.1 系统功能设计 | 第105-106页 |
6.3.2 系统架构方案 | 第106-108页 |
6.3.3 系统界面设计 | 第108-110页 |
6.3.4 系统实现 | 第110-112页 |
6.4 结果展示 | 第112-116页 |
6.5 国际关系预测 | 第116-118页 |
本章参考文献 | 第118-120页 |
第7章 总结及展望 | 第120-123页 |
7.1 工作总结 | 第120-121页 |
7.2 未来工作展望 | 第121-123页 |
致谢 | 第123-124页 |
攻读博士期间发表/录用论文目录 | 第124-125页 |
攻读博士期间公开的国家专利 | 第125页 |