对ESGS多方面改进的研究与实现
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 基础理论及关键技术 | 第17-24页 |
| 2.1 ESGS的理论基础 | 第17-22页 |
| 2.1.1 基元与复合元 | 第17-19页 |
| 2.1.2 可拓变换与传导变换 | 第19页 |
| 2.1.3 关联函数介绍 | 第19-20页 |
| 2.1.4 矛盾问题的可拓模型 | 第20-21页 |
| 2.1.5 拓展分析原理 | 第21页 |
| 2.1.6 ESGS问题求解的一般步骤 | 第21-22页 |
| 2.2 信息抽取理论 | 第22页 |
| 2.3 MongoDB数据库 | 第22-24页 |
| 第三章 从用户需求语句建立问题可拓模型 | 第24-31页 |
| 3.1 问题背景 | 第24-25页 |
| 3.2 信息抽取的目标 | 第25-26页 |
| 3.3 实现方法 | 第26-27页 |
| 3.4 实现过程 | 第27-31页 |
| 3.4.1 预处理 | 第27页 |
| 3.4.2 组块分析 | 第27-28页 |
| 3.4.3 分类 | 第28-29页 |
| 3.4.4 量值提取 | 第29-30页 |
| 3.4.5 建立可拓模型 | 第30-31页 |
| 第四章 ESGS中知识的表示和存储 | 第31-41页 |
| 4.1 问题背景 | 第31-32页 |
| 4.2 信息元的表示和存储 | 第32-34页 |
| 4.3 可拓规则知识的表示和存储 | 第34-40页 |
| 4.3.1 发散型知识 | 第34-35页 |
| 4.3.2 相关型知识 | 第35-36页 |
| 4.3.3 蕴含型知识 | 第36-37页 |
| 4.3.4 扩型知识 | 第37-38页 |
| 4.3.5 变换的蕴含型知识 | 第38-39页 |
| 4.3.6 其他知识 | 第39-40页 |
| 4.4 知识获取 | 第40页 |
| 4.5 本章总结 | 第40-41页 |
| 第五章 结合知识库的条件相关分析算法 | 第41-53页 |
| 5.1 问题背景 | 第41-42页 |
| 5.2 算法原理 | 第42-43页 |
| 5.3 相关树构造 | 第43-45页 |
| 5.4 执行可拓变换 | 第45-49页 |
| 5.4.1 对一个叶子执行可拓变换 | 第46-47页 |
| 5.4.2 对多个叶子执行可拓变换 | 第47-48页 |
| 5.4.3 执行可拓变换的算法 | 第48-49页 |
| 5.4.4 可拓变换收敛问题 | 第49页 |
| 5.5 案例实现 | 第49-52页 |
| 5.6 本章总结 | 第52-53页 |
| 第六章 租房ESGS实现 | 第53-62页 |
| 6.1 系统概述 | 第53页 |
| 6.2 系统架构 | 第53-54页 |
| 6.3 建立问题可拓模型和核问题可拓模型 | 第54-57页 |
| 6.3.1 用户需求语句的信息抽取 | 第54-55页 |
| 6.3.2 可拓模型建立 | 第55-57页 |
| 6.4 矛盾问题界定 | 第57-58页 |
| 6.5 可拓变换和优度评价 | 第58-59页 |
| 6.6 知识库 | 第59-60页 |
| 6.7 运行结果 | 第60-61页 |
| 6.8 本章总结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
