首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--文字信息处理论文

基于维基百科构建语义知识库及其在文本分类领域的应用研究

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-14页
   ·课题研究的目的和意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
   ·课题研究的难点及突出问题第12页
   ·本文工作及内容安排第12-14页
第二章 相关技术研究第14-26页
   ·维基百科简介第14-17页
   ·知识的定义及来源简介第17-18页
   ·知识的表示方法研究第18-20页
     ·谓词逻辑表示方法第18页
     ·基于规则的表示方法第18-19页
     ·框架表示方法第19页
     ·面向对象表示方法第19-20页
   ·知识库的构建方法研究第20-22页
     ·WordNet知识库构建方法第20-21页
     ·HowNet知识库构建方法第21页
     ·FrameNet知识库构建方法第21-22页
   ·文本分类方法第22-24页
     ·朴素贝叶斯分类方法第22-24页
     ·SVM分类方法第24页
   ·文本分类评价方法第24-26页
第三章 基于维基百科语义知识库构建方法第26-32页
   ·语义知识的表示方法第26-27页
   ·语义知识库构建方法流程第27-32页
     ·语义标签选取方法第28页
     ·相关概念抽取方法第28-30页
     ·贡献度计算方法第30-32页
第四章 基于维基百科语义知识库的设计与实现第32-38页
   ·维基百科语料的选取第32-33页
   ·维基百科语料的预处理第33-34页
     ·标题筛选第33页
     ·繁简转换第33页
     ·去除冗余链接第33-34页
   ·相关信息的抽取第34-35页
   ·相关概念的确定第35页
   ·贡献度的确定第35-36页
   ·语义知识库分析第36-38页
第五章 基于维基百科语义知识库的文本分类第38-49页
   ·对传统文本分类模型存在问题的解决方法第38-40页
     ·词义消歧第38页
     ·同义词识别第38-39页
     ·潜在的语义信息挖掘第39-40页
   ·基于语义知识库进行文本分类的步骤第40-43页
     ·语义标签抽取第41-42页
     ·文本信息扩充第42页
     ·相似度计算第42-43页
   ·文本分类语料选取第43页
   ·文本分类实验方案及步骤第43-45页
   ·文本分类对比实验结果及分析第45-49页
第六章 总结与展望第49-51页
   ·论文内容总结第49-50页
   ·进一步的研究工作第50-51页
参考文献第51-55页
在校期间参与课题、发表论文情况第55-56页
致谢第56-57页

论文共57页,点击 下载论文
上一篇:基于粒子群的AdaBoost算法及其在人脸检测中的应用研究
下一篇:基于模型验证的故障定位方法研究