| 致 谢 | 第1-4页 |
| NKI国家和地区地理知识的获取与分析 | 第4-56页 |
| 中文摘要 | 第4页 |
| 中文关键词 | 第4-7页 |
| 1 引言 | 第7-11页 |
| ·知识库系统概况 | 第7-9页 |
| ·NKI的意义和研究策略 | 第7-8页 |
| ·国内外知识库的研究现状 | 第8-9页 |
| ·国家和地区地理知识的研究概述 | 第9-11页 |
| ·地理知识库建设的意义 | 第9-10页 |
| ·研究的方法与技术路线概述 | 第10页 |
| ·主要研究内容 | 第10-11页 |
| 2 地理本体的设计 | 第11-25页 |
| ·地理本体的组成 | 第11-12页 |
| ·建立本体的一般原则及方法 | 第12-13页 |
| ·地理本体 | 第13-19页 |
| ·地理本体中的基本问题 | 第13-15页 |
| ·建立地理本体可以借助的三个理论工具 | 第15-17页 |
| ·NKI中地理位置的表示 | 第17-19页 |
| ·本体描述语言 | 第19-21页 |
| ·国家地理本体组织结构 | 第21-22页 |
| ·国家的地理属性及其元属性 | 第21页 |
| ·侧面 | 第21页 |
| ·概念本体定义示例 | 第21-22页 |
| ·地理概念元本体 | 第22-23页 |
| ·关系及其元属性 | 第22-23页 |
| ·地理元本体定义示例 | 第23页 |
| ·地理学科本体的组织 | 第23-25页 |
| 3 基于本体的国家和地区地理知识获取 | 第25-29页 |
| ·获取方法概述 | 第25-26页 |
| ·基于本体的地理知识表示 | 第26-27页 |
| ·面向文本的知识获取策略 | 第27-28页 |
| ·地理知识源的选择 | 第27页 |
| ·领域专家的作用 | 第27-28页 |
| ·半自动获取过程中遇到的问题及解决方法 | 第28-29页 |
| 4 地理知识的一致性分析 | 第29-49页 |
| ·地理知识的不一致性问题 | 第29-30页 |
| ·知识的一致性分析 | 第30页 |
| ·地理知识一致性检查的非逻辑方法 | 第30-49页 |
| ·非逻辑方法的意义 | 第30页 |
| ·属性值的语义贴近度 | 第30-31页 |
| ·各种类型属性值的语义贴近度定义 | 第31-34页 |
| ·框架实例集上的语义贴近度 | 第34-35页 |
| ·基于属性值语义贴近度的知识一致性检查 | 第35-36页 |
| ·基于属性值语义贴近度的知识线性回归分析方法 | 第36-42页 |
| ·基于属性依赖关系的知识一致性检查 | 第42-44页 |
| ·属性之间的依赖关系的发现 | 第44-47页 |
| ·基于语义贴近度的知识一致性检查算法 | 第47-48页 |
| ·算法SPKCCA的局限性 | 第48-49页 |
| ·属性值语义贴近度在知识工程中的应用 | 第49页 |
| 5 结论与进一步工作 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| Geographic Knowledge Acquisition and Analysis of Country and Region of NKI | 第56-115页 |
| 英文摘要 | 第56页 |
| 英文关键词 | 第56-59页 |
| 1.Introduction | 第59-64页 |
| 2 Geographic Ontologies Design | 第64-80页 |
| 3 Ontology－based Method for Acquiring Knowledge about Countries and页 |
| Regions | 第80-86页 |
| 4 The consistency analysis of the is geographic knowledge | 第86-108页 |
| 5 Conclusion and future work | 第108-110页 |
| References | 第110-115页 |
| 知识获取及其技术的研究综述 | 第115-164页 |
| 中文摘要 | 第115页 |
| 中文关键词 | 第115-119页 |
| 第一部分 知识工程与知识获取 | 第119-139页 |
| 第一章 知识工程概述 | 第119-124页 |
| ·知识工程的出现 | 第119-120页 |
| ·知识及知识的特性 | 第120页 |
| ·知识与知识工程 | 第120-121页 |
| ·知识工程研究的范畴 | 第121-122页 |
| ·大规模知识工程介绍 | 第122-124页 |
| ·CYC介绍 | 第122-123页 |
| ·WordNet－网上英语在线词典 | 第123页 |
| ·MindNet介绍 | 第123页 |
| ·盘古常识库简介 | 第123-124页 |
| ·国家知识基础设施（NKI）简介 | 第124页 |
| 第二章 知识获取 | 第124-128页 |
| ·知识获取在知识工程中的地位及意义 | 第124-125页 |
| ·知识获取的步骤 | 第125-126页 |
| ·知识抽取 | 第125页 |
| ·知识表示的转换 | 第125页 |
| ·知识的检测与求精 | 第125-126页 |
| ·知识获取的方法 | 第126-128页 |
| ·基于表示的知识获取与基于模型的知识获取 | 第126页 |
| ·自动（半自动）知识获取与非自动知识获取 | 第126-127页 |
| ·面向各种知识源的知识获取 | 第127-128页 |
| 第三章 面向专家的知识获取 | 第128-131页 |
| ·以会谈方式获取领域专家的知识 | 第128页 |
| ·方案分析 | 第128-129页 |
| ·手工方法获取专家知识的局限性 | 第129页 |
| ·面向专家的自动知识获取 | 第129-131页 |
| ·自动会谈过程 | 第129-130页 |
| ·知识获取的ACQUIRE方法 | 第130页 |
| ·自动化方案分析过程 | 第130页 |
| ·面向专家的自动知识获取系统的局限性 | 第130-131页 |
| 第四章 从文本中获取知识 | 第131-139页 |
| ·文本分析方法 | 第131-132页 |
| ·模式匹配和模板匹配 | 第132-134页 |
| ·基于内存的知识获取 | 第134页 |
| ·机器学习——在己有知识的基础上获取新知识 | 第134-136页 |
| ·交互式知识获取 | 第136页 |
| ·综合方法获取知识 | 第136-137页 |
| ·文本数据挖掘 | 第137页 |
| ·自动与半自动文本知识获取的最新发展方向——基于本体的知识获页 |
| 取方法 | 第137-138页 |
| ·总结 | 第138-139页 |
| 第二部分 知识获取技术 | 第139-155页 |
| 第五章 本体 | 第139-145页 |
| ·本体的定义 | 第140-141页 |
| ·为什么要建立一个本体 | 第141页 |
| ·本体的应用领域 | 第141-142页 |
| ·本体的类型 | 第142页 |
| ·本体的建立和设计原则 | 第142-143页 |
| ·本体的内部组织 | 第143页 |
| ·本体的表示 | 第143-144页 |
| ·本体在知识获取中的应用：一个例子 | 第144-145页 |
| 第六章 文本处理技术与自动知识获取 | 第145-150页 |
| ·浅文本处理 | 第146-147页 |
| ·统计方法 | 第147-148页 |
| ·纯统计方法 | 第147页 |
| ·统计学与语言学方法的结合 | 第147-148页 |
| ·知识结构 | 第148-149页 |
| ·描述逻辑 | 第148页 |
| ·概念聚类 | 第148页 |
| ·类比推理 | 第148-149页 |
| ·文本处理技术的实例-信息抽取系统 | 第149-150页 |
| ·信息抽取系统的评价 | 第149-150页 |
| 第七章 机器学习——自动知识获取技术 | 第150-155页 |
| ·归纳学习 | 第151页 |
| ·聚类算法 | 第151-152页 |
| ·决策树算法（Decision Trees） | 第152-153页 |
| ·遗传算法（Genetic Algorithm） | 第153-154页 |
| ·人工神经网络学习算法 | 第154-155页 |
| 第八章 结论 | 第155页 |
| 参考文献 | 第155-164页 |
| Knowledge Acquisition aud Its Technology Research：A Surve | 第164-223页 |
| 英文摘要 | 第164页 |
| 英文关键词 | 第164-168页 |
| PartⅠ Knowledge engineering and Knowledge acquisition | 第168-194页 |
| Chapter 1 Introduction of Knowledge Engineering | 第168-174页 |
| Cqapter 2 Knowledge Acquisition | 第174-179页 |
| Chapter 3 Expert－oriented Knowledge Acquisition | 第179-183页 |
| Chapter 4 Knowledpe Acquisition from Texts | 第183-194页 |
| Part Ⅱ Knowledge Acquisition Technology | 第194-216页 |
| Chapter 5 Ontologies | 第194-202页 |
| Chapter 6 Text Processing Dechnology and Knowledge Acquisition | 第202-210页 |
| Chapter 7 Machine Learning -the Dchnology of Automatic Knowledge Acquisition | 第210-215页 |
| Chapter 8 Conclusion | 第215-216页 |
| References | 第216-223页 |
