一种非结构化数据中医知识抽取与关联的方法
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·主要研究内容 | 第13页 |
| ·文章结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关技术背景综述 | 第15-26页 |
| ·知识抽取 | 第15-18页 |
| ·知识抽取定义 | 第15页 |
| ·知识抽取与相关概念之间的关系 | 第15-16页 |
| ·知识抽取过程 | 第16-17页 |
| ·知识抽取应用领域 | 第17-18页 |
| ·文本信息抽取 | 第18页 |
| ·模式学习 | 第18-19页 |
| ·支持向量机(SVM) | 第19-22页 |
| ·SVM的提出 | 第20页 |
| ·SVM分类原理 | 第20-22页 |
| ·SVM性能分析 | 第22页 |
| ·知识关联的常用方法 | 第22-23页 |
| ·聚类的方法 | 第23-24页 |
| ·AP聚类算法简介 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 非结构化中医文本的知识抽取 | 第26-34页 |
| ·系统设计 | 第26-29页 |
| ·知识概念体设计 | 第26-28页 |
| ·知识抽取流程设计 | 第28-29页 |
| ·基于SVM的信息抽取模式学习 | 第29-32页 |
| ·文本特征选择 | 第29-30页 |
| ·文本特征量化 | 第30-31页 |
| ·方剂抽取模式学习 | 第31-32页 |
| ·效果评价 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 中医药知识关系挖掘 | 第34-44页 |
| ·中医药直接知识关系挖掘 | 第34-36页 |
| ·中医药间接知识关系挖掘 | 第36-39页 |
| ·显式间接关联 | 第36-37页 |
| ·隐式间接关联 | 第37-38页 |
| ·文本相似度计算 | 第38-39页 |
| ·中医药潜在知识关系挖掘 | 第39-43页 |
| ·方剂属性特征量化 | 第39-41页 |
| ·方剂聚类参数计算 | 第41-42页 |
| ·方剂聚类结果 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第5章 系统实现与展示 | 第44-50页 |
| ·中医药信息服务系统功能拓扑图 | 第44-45页 |
| ·知识概念展示 | 第45页 |
| ·知识关联展示 | 第45-48页 |
| ·分类索引 | 第45-46页 |
| ·关联查询 | 第46-47页 |
| ·推荐 | 第47-48页 |
| ·特色功能展示 | 第48-49页 |
| ·方剂组成展示 | 第48页 |
| ·古籍现代文对比阅读 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·本文总结 | 第50-51页 |
| ·未来工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
