| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 领域概念抽取的研究现状 | 第11页 |
| 1.2.2 概念之间关系构建的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.3 石油领域本体构建的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 主要问题及本文内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 面临问题 | 第14页 |
| 1.3.2 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.3 组织结构 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 石油领域本体自动构建体系架构 | 第17-22页 |
| 2.1 本体的定义及分类 | 第17页 |
| 2.2 基于文本分析的石油领域本体自动构建方法的架构 | 第17-18页 |
| 2.3 语料库构建模块 | 第18-19页 |
| 2.3.1 粗语料预处理工具的选取 | 第18-19页 |
| 2.3.2 语料库构建的流程 | 第19页 |
| 2.4 石油领域概念抽取模块 | 第19-20页 |
| 2.5 概念间关系构建模块 | 第20-21页 |
| 2.5.1 分类关系的构建 | 第20页 |
| 2.5.2 非分类关系的构建 | 第20-21页 |
| 2.6 概念抽取和关系构建的评价 | 第21页 |
| 2.7 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于种子概念的语料库构建 | 第22-30页 |
| 3.1 Epicentre数据模型 | 第22页 |
| 3.2 基于Epicentre数据模型的石油领域本体架构的建立 | 第22-25页 |
| 3.3 知识库和粗语料的数据获取 | 第25-27页 |
| 3.3.1 知识库的数据获取 | 第25-26页 |
| 3.3.2 粗语料的数据获取 | 第26-27页 |
| 3.4 基于GATE的粗语料预处理 | 第27-29页 |
| 3.4.1 基于正则表达式的分段分句 | 第27页 |
| 3.4.2 基于ICTCLAS的分词和词性标注 | 第27-28页 |
| 3.4.3 基于规则的命名实体识别 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于混合策略的石油领域概念的抽取 | 第30-43页 |
| 4.1 基于规则库的概念抽取 | 第30-31页 |
| 4.2 基于统计学的概念抽取 | 第31-39页 |
| 4.2.1 基于互信息和信息熵的组合词抽取 | 第31-36页 |
| 4.2.2 基于TF-IDF的石油领域术语抽取 | 第36-37页 |
| 4.2.3 基于规则库和语料库的同义词识别 | 第37-39页 |
| 4.3 石油领域概念抽取体系结构 | 第39页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第39-42页 |
| 4.4.1 组合词抽取实验及分析 | 第40页 |
| 4.4.2 概念抽取实验及分析 | 第40-42页 |
| 4.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 石油领域概念间关系的构建 | 第43-55页 |
| 5.1 石油领域概念间分类关系的构建 | 第43-49页 |
| 5.1.1 基于规则库构建分类关系 | 第43-46页 |
| 5.1.2 基于层次聚类构建分类关系 | 第46-49页 |
| 5.2 基于关联规则和点互信息构建非分类关系 | 第49-51页 |
| 5.3 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 5.3.1 分类关系构建实验及分析 | 第51-53页 |
| 5.3.2 非分类关系构建实验及分析 | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第六章 POTA的设计与实现 | 第55-60页 |
| 6.1 系统开发工具及环境 | 第55页 |
| 6.2 系统实现流程 | 第55页 |
| 6.3 主要功能实现 | 第55-59页 |
| 6.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 发表文章目录 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |