| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 引言 | 第8-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·实体关系抽取研究的现状分析 | 第9-11页 |
| ·基于模式匹配的关系抽取研究现状 | 第9-10页 |
| ·基于机器学习的关系抽取研究现状 | 第10-11页 |
| ·基于本体工程的关系抽取研究现状 | 第11页 |
| ·本文主要研究内容与实现思路 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·实现思路 | 第12页 |
| ·本文所做的工作及其创新点 | 第12-13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 2 命名实体识别研究 | 第15-27页 |
| ·命名实体识别的难点 | 第15页 |
| ·中文人名识别的难点及存在的问题 | 第15页 |
| ·中文机构名识别的难点及存在的问题 | 第15页 |
| ·命名实体识别方法的研究现状分析 | 第15-18页 |
| ·中文人名识别方法的现状分析 | 第16页 |
| ·中文机构名识别方法的现状分析 | 第16-17页 |
| ·语义角色标注方法的介绍 | 第17-18页 |
| ·命名实体自动识别实验的设计 | 第18-23页 |
| ·训练语料的选取 | 第18-19页 |
| ·自动分词处理 | 第19-20页 |
| ·人名和机构名的角色设置及提取规则 | 第20-22页 |
| ·Viterbi算法在角色自动标注中应用 | 第22-23页 |
| ·命名实体自动识别实验 | 第23-26页 |
| ·实验过程 | 第23-25页 |
| ·实验结果及其结果分析 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 社会关系领域本体的构建 | 第27-44页 |
| ·本体的基本思想及分类 | 第27-28页 |
| ·本体基本思想 | 第27-28页 |
| ·本体分类 | 第28页 |
| ·本体工程 | 第28-32页 |
| ·骨架法 | 第29-30页 |
| ·企业建模法 | 第30-31页 |
| ·七步法 | 第31-32页 |
| ·迭进法 | 第32页 |
| ·本体表示语言及其构建工具 | 第32-36页 |
| ·本体表示语言OWL | 第33-35页 |
| ·本体构建工具Protege | 第35-36页 |
| ·社会关系本体构建的难点及存在的问题 | 第36-37页 |
| ·需求分析困难 | 第36-37页 |
| ·构建过程缺乏规范性 | 第37页 |
| ·没有成熟本体可供借鉴 | 第37页 |
| ·没有规范的评价标准 | 第37页 |
| ·社会关系本体的设计与实现 | 第37-42页 |
| ·社会关系本体中类的设置 | 第37-40页 |
| ·社会关系本体中属性的设置 | 第40-41页 |
| ·社会关系本体中实例的设置 | 第41-42页 |
| ·基于社会关系本体的命名实体间关系自动抽取实验 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 4 基于SWRL规则推理的隐含关系挖掘研究 | 第44-55页 |
| ·SWRL及其编辑工具 | 第44-47页 |
| ·SWRL概述 | 第44-45页 |
| ·SWRL编辑工具SWRL Tab | 第45-47页 |
| ·规则推理引擎Jess | 第47-49页 |
| ·Jess概述 | 第47-48页 |
| ·Jess的安装配置 | 第48-49页 |
| ·基于SWRL推理机制的隐含关系挖掘实验 | 第49-54页 |
| ·隐含关系挖掘的实现思路 | 第49-50页 |
| ·SWRL规则的设计 | 第50-51页 |
| ·社会关系本体和SWRL规则到Jess事实库与规则库的转化 | 第51-53页 |
| ·运行Jess进行推理 | 第53-54页 |
| ·推理后产生新的本体知识 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 5 总结和展望 | 第55-57页 |
| ·总结 | 第55-56页 |
| ·存在的问题及将来的研究展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 附录 | 第63-69页 |