中文类比检索方法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 目录 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13页 |
| ·本文的方法 | 第13-14页 |
| ·本文的组织 | 第14-16页 |
| 第二章 国内外相关研究基础 | 第16-23页 |
| ·语义相似度相关研究 | 第16-17页 |
| ·关系相似度相关研究 | 第17-18页 |
| ·类比检索方法 | 第18-21页 |
| ·基于词语共现和语义模式的方法 | 第18-20页 |
| ·基于词对和语义模式聚类的方法 | 第20-21页 |
| ·支持向量机SVM理论 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 中文类比检索方法 | 第23-35页 |
| ·类比检索预处理 | 第23-27页 |
| ·网页中文文本提取 | 第23-26页 |
| ·包含词对的句子抽取 | 第26-27页 |
| ·CARBSTA算法抽取关系代表词 | 第27-30页 |
| ·词频统计 | 第28页 |
| ·候选关系代表词筛选 | 第28-29页 |
| ·候选关系代表词排名 | 第29-30页 |
| ·基于K-means的候选关系代表词聚类算法 | 第30-32页 |
| ·聚类算法流程 | 第30-32页 |
| ·K值确定 | 第32页 |
| ·目标词抽取 | 第32-34页 |
| ·CARBSTA算法抽取目标词 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于SVM的关系代表词和目标词抽取算法 | 第35-45页 |
| ·CARBSVM算法抽取关系代表词 | 第35-44页 |
| ·潜在关系句识别中的分类问题 | 第35-36页 |
| ·构建目标模型 | 第36-39页 |
| ·SVM识别潜在关系句 | 第39-43页 |
| ·候选关系代表词排名 | 第43-44页 |
| ·CARBSVM算法抽取目标词 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第45-54页 |
| ·测试数据集 | 第45-47页 |
| ·实验结果 | 第47-53页 |
| ·CARBSVM算法识别效果 | 第48-49页 |
| ·关系代表词和目标词抽取效果 | 第49-50页 |
| ·多关系映射分析 | 第50-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·论文总结 | 第54-55页 |
| ·进一步展望 | 第55-56页 |
| 附录一 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第56-57页 |
| 附录二 作者攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 后记 | 第61页 |
