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问答式OWL知识检索技术

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-17页
   ·课题背景第10-12页
   ·主要研究内容第12-14页
   ·研究意义第14页
   ·创新性工作第14-16页
     ·OWL知识的间接获取第14-15页
     ·问题到OWL查询的语义映射第15页
     ·OWL语言的模糊扩展及应用第15-16页
   ·本文结构第16页
   ·本章小结第16-17页
第2章 OWL规范及相关研究第17-34页
   ·本体语言简介第17-20页
     ·本体第17-19页
     ·本体语言第19-20页
   ·OWL语言规范及扩展第20-21页
   ·OWL知识获取第21-29页
     ·手动建立知识库第22-24页
     ·自动学习知识库第24-27页
     ·知识的间接获取第27-29页
   ·OWL知识查询第29-33页
     ·基于工具的浏览第29页
     ·基于特定查询语言的检索第29-31页
     ·问答式检索第31-33页
   ·本章小结第33-34页
第3章 问答式OWL知识检索系统第34-41页
   ·系统剖析第34-39页
     ·系统架构第34-35页
     ·知识获取第35-36页
     ·问题映射第36-38页
     ·数据结构第38-39页
   ·系统特点第39-40页
   ·本章小结第40-41页
第4章 OWL知识的间接获取第41-59页
   ·WI OntoSearch第41-48页
     ·总体架构第42-44页
     ·概念—权向量组匹配算法第44-46页
     ·实验第46-48页
   ·基于语义相似性的OWL知识聚类第48-55页
     ·OWL知识的语义相似性算法(OWL-SSim)第48-49页
     ·简单命名类之间的相似性第49-51页
     ·复杂类之间的相似性第51-52页
     ·实验第52-55页
   ·OWL知识后处理第55-57页
     ·扩充实例知识第55-56页
     ·消除不一致性第56-57页
   ·本章小结第57-59页
第5章 基于模糊约束满足的问题语义映射第59-82页
   ·问题到OWL知识的语义映射第59-62页
     ·自然语言问题第59-61页
     ·OWL知识库第61页
     ·语义映射第61-62页
   ·形式化知识第62-64页
     ·预处理第62页
     ·分解自然语言问题第62-64页
     ·解析OWL知识库第64页
   ·基于模糊约束满足的语义映射方法第64-70页
     ·模糊约束满足问题第65-66页
     ·基于模糊约束满足的语义映射概述第66页
     ·模糊约束第66-69页
     ·实例第69-70页
   ·组合OWL查询语言第70-75页
     ·基于模板的组合方法第70-72页
     ·识别隐含属性第72-74页
     ·过滤噪声第74-75页
   ·实验第75-80页
     ·实验数据第76-77页
     ·实验评估第77-78页
     ·实验结果及分析第78-80页
   ·本章小结第80-82页
第6章 基于学习的问题语义映射第82-90页
   ·基于学习的语义映射工作流第83页
   ·基于学习的语义映射算法第83-87页
     ·样本空间建立第84页
     ·特征提取第84-87页
   ·实验第87-89页
   ·本章小结第89-90页
第7章 OWL语言的模糊扩展及模糊查询第90-103页
   ·扩展OWL语言处理模糊知识第90-97页
     ·模糊描述逻辑FALC第91-92页
     ·编码RDF/XML格式的模糊算子第92-95页
     ·OWL到FOWL的转换第95-97页
   ·PNL式模糊知识问答系统第97-102页
     ·总体框架第97-99页
     ·重写推理规则第99-100页
     ·应用实例第100-102页
   ·本章小结第102-103页
结论第103-106页
 1 主要工作和贡献第103-105页
 2 未来的工作第105-106页
参考文献第106-114页
攻读博士学位期间发表的学术论文第114-115页
致谢第115页

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