| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.2 候选实体生成方法研究现状 | 第11页 |
| 1.2.3 实体消歧方法研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 知识库数据集及其预处理 | 第16-31页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 语义网络的相关概念 | 第16-19页 |
| 2.2.1 语义网络定义 | 第16-17页 |
| 2.2.2 统一资源标识符 | 第17页 |
| 2.2.3 资源描述框架 | 第17-19页 |
| 2.3 DBpedia知识库介绍 | 第19-25页 |
| 2.3.1 实体标识 | 第19页 |
| 2.3.2 分类系统 | 第19-22页 |
| 2.3.3 信息框数据 | 第22-23页 |
| 2.3.4 数据集含义 | 第23-25页 |
| 2.4 数据集预处理 | 第25-30页 |
| 2.4.1 三元组表层预处理 | 第25-26页 |
| 2.4.2 三元组的筛选 | 第26-29页 |
| 2.4.3 数据集预处理结果 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 候选实体生成 | 第31-44页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 基于字符串相似度的候选生成方法 | 第31-36页 |
| 3.2.1 候选实体的拓展 | 第31-32页 |
| 3.2.2 候选实体的筛选 | 第32-36页 |
| 3.3 基于知识库的候选生成方法 | 第36-41页 |
| 3.3.1 知识库数据集的选择 | 第36-37页 |
| 3.3.2 基于启发式规则的候选生成方法 | 第37-39页 |
| 3.3.3 基于锚文本先验概率的候选生成方法 | 第39-40页 |
| 3.3.4 基于先验概率和启发式规则结合的候选生成方法 | 第40-41页 |
| 3.4 实验评测 | 第41-43页 |
| 3.4.1 评价指标及数据集介绍 | 第41-42页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第42-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于实体网络的名实体消歧 | 第44-60页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 实体网络图的构建 | 第44-46页 |
| 4.3 基于图方法的复杂度分析及优化 | 第46-51页 |
| 4.4 图方法的消歧策略 | 第51-56页 |
| 4.4.1 内聚性算法选择 | 第51-52页 |
| 4.4.2 数据源的选择 | 第52-53页 |
| 4.4.3 路径长度限制 | 第53-54页 |
| 4.4.4 决策方法选择 | 第54-55页 |
| 4.4.5 消歧上下文粒度选择 | 第55-56页 |
| 4.5 实验评测 | 第56-58页 |
| 4.5.1 评价指标介绍 | 第56页 |
| 4.5.2 实验结果及分析 | 第56-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |