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面向专利的功能信息抽取方法的研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-11页
 §1-1 课题研究背景和意义第8页
 §1-2 课题研究现状第8-9页
 §1-3 课题的研究目标和主要工作第9-10页
 §1-4 论文的组织结构第10-11页
第二章 信息抽取原理及应用第11-17页
 §2-1 信息抽取理论概述第11-13页
  2-1-1 信息抽取的概念第11页
  2-1-2 信息抽取的研究对象第11-12页
  2-1-3 信息抽取的流程第12-13页
 §2-2 信息抽取方法分类第13-15页
  2-2-1 基于自然语言处理的信息抽取第13页
  2-2-2 基于本体的信息抽取第13-14页
  2-2-3 基于规则的信息抽取第14页
  2-2-4 基于统计模型的信息抽取第14-15页
  2-2-5 基于 XML 结构的信息抽取第15页
 §2-3 信息抽取技术的应用第15-16页
 §2-4 本章小结第16-17页
第三章 专利功能信息表达第17-24页
 §3-1 专利文档结构和知识分布第17-18页
  3-1-1 专利文档结构分析第17页
  3-1-2 专利文档知识分布第17-18页
 §3-2 功能本体概述第18-22页
  3-2-1 功能的定义第18-19页
  3-2-2 功能本体的概念第19页
  3-2-3 功能的表达方式第19-20页
  3-2-4 专利知识本体库模型第20-22页
 §3-3 功能信息抽取和功能本体的关系第22-23页
  3-3-1 专利功能信息分类第22页
  3-3-2 专利功能信息在功能本体中的映射第22-23页
 §3-4 本章小结第23-24页
第四章 专利功能信息抽取模型的建立第24-38页
 §4-1 功能信息抽取流程设计第24-25页
 §4-2 专利摘要预处理第25-26页
 §4-3 词法分析处理第26-29页
  4-3-1 词法分析概述第26-27页
  4-3-2 ICTCLAS 流程分析第27-28页
  4-3-3 ICTCLAS 组件的应用方法第28-29页
 §4-4 句法分析处理第29-34页
  4-4-1 句法分析概述第29页
  4-4-2 Stanford Parser 组件的应用第29-33页
  4-4-3 句法树的剪枝算法和遍历算法第33-34页
 §4-5 最大熵模型分类第34-37页
  4-5-1 最大熵模型的形式化描述第34-35页
  4-5-2 最大熵模型的特征选择第35-36页
  4-5-3 最大熵模型的标注步骤第36-37页
 §4-6 本章小结第37-38页
第五章 系统实现和实例验证第38-46页
 §5-1 系统实现第38-41页
  5-1-1 系统概要设计第38-39页
  5-1-2 系统开发环境第39页
  5-1-3 系统界面展示第39-41页
 §5-2 实例验证第41-44页
  5-2-1 数据准备第41-42页
  5-2-2 专利功能信息抽取实例验证第42-44页
 §5-3 结果分析第44-45页
 §5-4 本章小结第45-46页
第六章 总结和展望第46-47页
 §6-1 论文总结第46页
 §6-2 论文展望第46-47页
参考文献第47-49页
致谢第49页

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