基于HNC理论的文本语义相似度计算与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构和章节安排 | 第12-14页 |
| 2 相关理论基础 | 第14-30页 |
| 2.1 自然语言处理 | 第14-20页 |
| 2.1.1 自然语言处理发展 | 第14-15页 |
| 2.1.2 中文自然语言处理 | 第15页 |
| 2.1.3 依存句法理论 | 第15-16页 |
| 2.1.4 语义相似度 | 第16-20页 |
| 2.2 HNC理论 | 第20-25页 |
| 2.2.1 概念知识表示 | 第21-23页 |
| 2.2.2 概念关联性 | 第23-24页 |
| 2.2.3 符号体系 | 第24-25页 |
| 2.3 信息检索 | 第25-30页 |
| 2.3.1 信息检索模型 | 第26-28页 |
| 2.3.2 自动问答系统 | 第28页 |
| 2.3.3 信息检索评价 | 第28-30页 |
| 3 基于HNC理论词语相似度计算 | 第30-40页 |
| 3.1 问题表述 | 第30页 |
| 3.2 概念表示相似度计算 | 第30-34页 |
| 3.2.1 概念基元相似度计算 | 第31-33页 |
| 3.2.2 概念类别的相似度计算 | 第33页 |
| 3.2.3 概念外部特征的相似度计算 | 第33-34页 |
| 3.3 词语相似度计算实现 | 第34-36页 |
| 3.3.1 组合符号 | 第34-35页 |
| 3.3.2 词语相似度计算步骤 | 第35-36页 |
| 3.4 实验设计 | 第36-39页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第36-37页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第37-38页 |
| 3.4.3 实验评价 | 第38-39页 |
| 3.5 小结 | 第39-40页 |
| 4 基于HNC理论与依存句法的句子相似度计算 | 第40-48页 |
| 4.1 相关方法分析 | 第40页 |
| 4.2 句子相似度计算 | 第40-44页 |
| 4.2.1 基于句法与语义的句子相似度 | 第41-42页 |
| 4.2.2 重要词语集合相似度 | 第42页 |
| 4.2.3 次要实词集合相似度 | 第42-43页 |
| 4.2.4 词语虚词集合相似度 | 第43-44页 |
| 4.3 实验设计 | 第44-47页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第44-45页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第45-47页 |
| 4.4 小结 | 第47-48页 |
| 5 文本语义相似度计算在自动问答系统中的应用 | 第48-54页 |
| 5.1 系统框架 | 第48-50页 |
| 5.1.1 问题分析模块 | 第49-50页 |
| 5.1.2 问题检索模块 | 第50页 |
| 5.2 实验设计与结果分析 | 第50-53页 |
| 5.2.1 实验设计 | 第50-51页 |
| 5.2.2 实验评价标准 | 第51页 |
| 5.2.3 实验结果分析 | 第51-53页 |
| 5.3 小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
