基于个性化的语义检索的新关键技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国内外同类技术发展状况 | 第10-12页 |
| 1.2.2 课题关键技术研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文章节安排和课题来源 | 第14-16页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第16-24页 |
| 2.1 自然语言处理技术 | 第16-18页 |
| 2.2 文本信息抽取和预处理 | 第18-20页 |
| 2.2.1 文本信息抽取技术 | 第18-19页 |
| 2.2.2 中文分词技术 | 第19-20页 |
| 2.2.3 文本向量化表示 | 第20页 |
| 2.3 文本分类技术 | 第20-22页 |
| 2.4 知识库系统技术 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 系统框架 | 第24-27页 |
| 3.1 系统总体模型 | 第24-26页 |
| 3.2 系统具体流程 | 第26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 多分类语义分析技术 | 第27-34页 |
| 4.1 传统文档分析模型 | 第27-28页 |
| 4.2 基于SA的分析模型 | 第28页 |
| 4.3 多分类语义分析 | 第28-31页 |
| 4.3.1 构建概念空间 | 第29页 |
| 4.3.2 特征选择 | 第29页 |
| 4.3.3 词向量表示 | 第29-30页 |
| 4.3.4 文档向量生成 | 第30-31页 |
| 4.4 基于知识库的概念提取 | 第31-33页 |
| 4.4.1 知识库的逻辑解析 | 第31-32页 |
| 4.4.2 文档与知识库的映射 | 第32-33页 |
| 4.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 语义个性化技术 | 第34-38页 |
| 5.1 用户信息分析和提取 | 第34-35页 |
| 5.2 查询匹配 | 第35页 |
| 5.3 个人信息匹配 | 第35-36页 |
| 5.4 历史数据优化 | 第36-37页 |
| 5.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第6章 实验和结果分析 | 第38-44页 |
| 6.1 语料库和对比对象 | 第38页 |
| 6.2 实验指标 | 第38-40页 |
| 6.2.1 检索精度评估 | 第38-39页 |
| 6.2.2 综合检索效果评估 | 第39页 |
| 6.2.3 排序效果评估 | 第39-40页 |
| 6.2.4 时间复杂度评估 | 第40页 |
| 6.3 实验结果和分析 | 第40-43页 |
| 6.3.1 检索精度 | 第40-41页 |
| 6.3.2 综合检索效果 | 第41-42页 |
| 6.3.3 排序效果 | 第42-43页 |
| 6.3.4 时间复杂度 | 第43页 |
| 6.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第7章 工作总结与展望 | 第44-46页 |
| 7.1 研究总结 | 第44-45页 |
| 7.2 展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第50-51页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研工作 | 第51页 |
| 致谢 | 第51页 |
