基于论坛数据的问答挖掘
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·问题的提出及背景 | 第8-9页 |
| ·问题检测 | 第8页 |
| ·答案检测 | 第8-9页 |
| ·本文主要工作 | 第9页 |
| ·论文的结构 | 第9-11页 |
| 第二章 相关工作 | 第11-18页 |
| ·知识获取 | 第11页 |
| ·电子邮件中的问答挖掘 | 第11-12页 |
| ·TREC | 第12页 |
| ·CQA 和FAQ 检索 | 第12-13页 |
| ·词汇鸿沟 | 第13页 |
| ·查询扩展 | 第13页 |
| ·迭代模型 | 第13-15页 |
| ·PageRank 和HITS | 第14页 |
| ·LexRank | 第14-15页 |
| ·LSP | 第15页 |
| ·分类模型 | 第15-17页 |
| ·SVM | 第16页 |
| ·决策树 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 问题检测算法 | 第18-24页 |
| ·LSP | 第18-19页 |
| ·包含 | 第18-19页 |
| ·支持度 | 第19页 |
| ·置信度 | 第19页 |
| ·示例 | 第19页 |
| ·词性标注 | 第19-20页 |
| ·算法概述 | 第20-23页 |
| ·数据 | 第20-21页 |
| ·词性标注 | 第21页 |
| ·LSP 挖掘 | 第21页 |
| ·生成特征数据 | 第21页 |
| ·分类 | 第21-22页 |
| ·整体流程图 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 答案检测算法 | 第24-32页 |
| ·预备知识 | 第24-26页 |
| ·Cosine similarity | 第24-25页 |
| ·Query likelihood | 第25页 |
| ·KL-divergence | 第25-26页 |
| ·基于分类的重排序 | 第26页 |
| ·基于图的迭代方法 | 第26-30页 |
| ·建图 | 第26-29页 |
| ·计算相关性 | 第29-30页 |
| ·与其它方法的集成 | 第30-31页 |
| ·与其它IR 模型集成 | 第30页 |
| ·与分类模型集成 | 第30-31页 |
| ·互信息 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第五章 实验 | 第32-47页 |
| ·数据 | 第32-34页 |
| ·数据来源 | 第32页 |
| ·问题检测数据 | 第32-33页 |
| ·答案检测数据 | 第33-34页 |
| ·问题检测 | 第34-35页 |
| ·度量方法 | 第34页 |
| ·实验结果 | 第34-35页 |
| ·答案检测 | 第35-46页 |
| ·度量方法 | 第36-37页 |
| ·记法介绍 | 第37页 |
| ·标注数据上的实验结果 | 第37-45页 |
| ·其它数据上的实验结果 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 结论与展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
