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基于DBpedia的材料知识抽取系统设计与实现

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 论文的研究背景第10-11页
        1.1.1 研究背景意义第10页
        1.1.2 选题意义第10-11页
    1.2 研究问题描述第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-13页
    1.4 研究的主要内容第13页
    1.5 论文的章节安排第13-16页
第2章 相关工作综述第16-22页
    2.1 链式数据的抽取第16页
    2.2 网页数据的抽取第16-17页
        2.2.1 文本数据的抽取第17页
        2.2.2 表格数据的抽取第17页
    2.3 链式数据关联概述第17-18页
    2.4 Wikipedia第18-19页
    2.5 DBpedia第19-22页
第3章 从DBpedia中抽取金属材料知识第22-36页
    3.1 抽取步骤第22-30页
        3.1.1 利用递归算法获取Wikipedia API第23-24页
        3.1.2 获取候选种子数据集第24-25页
        3.1.3 利用直接链接子图语义距离算法(DLSSD)进行初步筛选第25-28页
        3.1.4 根据语义字符串算法对金属材料进一步筛选第28-29页
        3.1.5 获取金属材料实例和金属材料属性第29-30页
    3.2 抽取金属材料算法实验评价及抽取结果第30-35页
        3.2.1 DLSSD算法实验第30-31页
        3.2.2 语义字符串算法实验第31-32页
        3.2.3 逐步过滤策略和Wu-Palmer算法效果对比实验第32-33页
        3.2.4 逐步过滤算法和Wu-Palmer算法时间性能对比实验第33页
        3.2.5 协同过滤算法时间性能实验第33-34页
        3.2.6 抽取结果第34-35页
    3.3 本章小结第35-36页
第4章 基于Wikipedia对抽取数据进行补充第36-56页
    4.1 数据补充框架第36-39页
        4.1.1 表格抽取器第37-38页
        4.1.2 参考文献等信息抽取器第38-39页
        4.1.3 图片信息抽取器第39页
    4.2 表格抽取第39-46页
        4.2.1 获取简洁的材料网页第39页
        4.2.2 网页表格识别第39-40页
        4.2.3 网页表格标准化第40-43页
        4.2.4 网页表格结构识别第43-44页
        4.2.5 网页表格内容抽取第44-45页
        4.2.6 对金属材料数据语义丰富第45页
        4.2.7 基于本体表格抽取的实例图第45-46页
    4.3 参考文献等信息抽取补充第46-50页
        4.3.1 文献定位第46-47页
        4.3.2 内容匹配和抽取第47-48页
        4.3.4 生成链式数据第48-50页
    4.4 图片等信息抽取补充第50-51页
    4.5 实验第51-55页
        4.5.1 表格定位实验第51-52页
        4.5.2 表格结构识别实验第52-54页
        4.5.3 表格处理时间性能实验第54页
        4.5.4 参考文献等信息抽取抽实验第54-55页
    4.6 本章小结第55-56页
第5章 金属材料图谱链接到材料本体第56-62页
    5.1 金属材料图谱链接到本体框架第56-58页
        5.1.1 数据选定第56-57页
        5.1.2 数据比较第57-58页
        5.1.3 结果过滤和分析第58页
    5.2 基于SILK框架把金属材料图谱链接到本体第58-60页
    5.3 链接数据实验评价第60-61页
    5.4 本章小结第61-62页
第6章 软件系统设计和展示第62-70页
    6.1 Jena介绍第62页
    6.2 需求分析第62页
    6.3 类图第62-63页
    6.4 从DBpedia中抽取金属材料的设计与实现第63-66页
    6.5 对Wikipedia网页中相关金属材料数据抽取的设计与实现第66-68页
    6.6 数据展示第68-69页
    6.7 本章小结第69-70页
结论第70-72页
参考文献第72-75页
攻读硕士学位期间所发表的论文第75-76页
致谢第76页

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