基于本体的语义智能检索系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题的来源 | 第8页 |
| ·信息检索发展现状及其前人成果 | 第8-10页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·课题研究的必要性 | 第11-12页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第12-14页 |
| ·本文的主要内容 | 第12-13页 |
| ·本文的章节安排 | 第13-14页 |
| 2 语义WEB 和本体 | 第14-34页 |
| ·语义WEB | 第14-18页 |
| ·语义Web 的体系结构 | 第14-16页 |
| ·语义Web 研究现状 | 第16-17页 |
| ·语义Web 的应用 | 第17-18页 |
| ·本体 | 第18-22页 |
| ·本体的定义 | 第18-19页 |
| ·本体的建模元语 | 第19页 |
| ·已有的本体及其分类 | 第19-21页 |
| ·本体的研究动向 | 第21页 |
| ·本体在信息检索中的应用 | 第21-22页 |
| ·本体描述语言 | 第22-28页 |
| ·语义Web 描述语言概述 | 第22-23页 |
| ·XML | 第23-24页 |
| ·RDF 和RDFS | 第24-26页 |
| ·OWL | 第26-28页 |
| ·OWL 语法和语义表示 | 第28-33页 |
| ·OWL 语法表达分析 | 第28-29页 |
| ·OWL Lite 语义表达分析 | 第29-32页 |
| ·OWL DL 和OWL Full 中的其他成分 | 第32-33页 |
| ·本章小节 | 第33-34页 |
| 3 语义智能检索及其关键技术研究 | 第34-58页 |
| ·信息检索研究现状 | 第34-35页 |
| ·语义智能信息检索结构 | 第35-39页 |
| ·系统框架模型 | 第36-37页 |
| ·系统流程 | 第37-39页 |
| ·涉及到的关键技术 | 第39-50页 |
| ·信息资源的收集 | 第39-41页 |
| ·自然语言理解技术 | 第41-42页 |
| ·语义理解技术 | 第42-43页 |
| ·本体的创建 | 第43-45页 |
| ·语义推理 | 第45-50页 |
| ·JENA 在语义智能检索中的应用 | 第50-57页 |
| ·RDF 应用程序接口（RDF API） | 第51-53页 |
| ·Jena 的RDF/XML 解析器 | 第53-54页 |
| ·导入和持久化模型 | 第54-55页 |
| ·Jena 对RDQL 的支持 | 第55页 |
| ·推理系统 | 第55-57页 |
| ·Ontology 子系统 | 第57页 |
| ·本章小节 | 第57-58页 |
| 4 智能检索系统的设计与实现 | 第58-71页 |
| ·智能检索系统的实现思路 | 第58-60页 |
| ·语义检索系统的开发和实现 | 第60-70页 |
| ·系统的功能 | 第60-61页 |
| ·系统实现步骤 | 第61-65页 |
| ·系统的开发平台和工具介绍 | 第65-67页 |
| ·系统的运行效果分析 | 第67-69页 |
| ·系统性能分析 | 第69-70页 |
| ·本章小节 | 第70-71页 |
| 5 结论 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77-80页 |
