基于Web信息抽取的专业知识获取方法研究
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-12页 |
第1章 引言 | 第12-24页 |
·研究背景 | 第12-13页 |
·国内外研究现状与分析 | 第13-20页 |
·Web信息抽取技术的发展历史 | 第13-14页 |
·Web信息抽取技术 | 第14-16页 |
·典型的信息抽取工具 | 第16-20页 |
·本文拟解决的关键问题 | 第20-22页 |
·本文的结构 | 第22-24页 |
第2章 Web网页自动批量获取方法 | 第24-36页 |
·Google Web API | 第24-25页 |
·Web网页获取的总体设计思想 | 第25-27页 |
·正则表达式 | 第27-31页 |
·Web网页自动获取算法 WPAR | 第31-32页 |
·网页自动获取结果 | 第32-35页 |
·创建一个简单搜索 | 第32-33页 |
·获取 URL | 第33-34页 |
·获取网页 | 第34页 |
·使用正则表达式匹配出网页中的URL | 第34-35页 |
·本章小结 | 第35-36页 |
第3章 Web网页清洗方法 | 第36-51页 |
·噪音数据分析 | 第36-38页 |
·Web网页清洗技术研究 | 第38-40页 |
·基于自动分块的网页清洗方法 | 第40-50页 |
·规范 HTML文档标签 | 第40-45页 |
·简化 XHTML文档标签 | 第45-47页 |
·构造 HTML容器标签树 | 第47-48页 |
·确定主题内容块 | 第48-50页 |
·本章小结 | 第50-51页 |
第4章 基于信息抽取的专业知识获取方法 | 第51-64页 |
·专业知识获取模型 | 第51-54页 |
·数据路径描述方法 | 第54-56页 |
·DOM、XPath与 XSLT | 第54-56页 |
·数据路径描述 | 第56页 |
·数据映射及信息抽取方法 | 第56-59页 |
·信息抽取规则学习方法 | 第59-62页 |
·本章小结 | 第62-64页 |
第5章 基于向量空间模型的文本特征表示方法 | 第64-81页 |
·中文文本特征表示模型 | 第64-67页 |
·布尔模型 | 第64-65页 |
·概率模型 | 第65-66页 |
·向量空间模型 | 第66-67页 |
·基于向量空间模型表示的文本特征提取方法 | 第67-73页 |
·文本特征提取 | 第68页 |
·文本特征表示方法 | 第68-71页 |
·特征词提取方法 | 第71-73页 |
·基于词性的文本特征提取算法 | 第73-79页 |
·PSFE算法 | 第73-74页 |
·中文分词 | 第74-77页 |
·降低特征向量维数 | 第77-78页 |
·特征词权重的计算 | 第78-79页 |
·PSFE算法结果分析 | 第79页 |
·本章小结 | 第79-81页 |
第6章 基于改进的KNN算法的网页分类方法 | 第81-103页 |
·中文网页自动分类过程 | 第82-83页 |
·文本自动分类算法 | 第83-84页 |
·训练库的建立 | 第84-86页 |
·文本相似度算法 | 第86-90页 |
·简单向量距离分类法 | 第86-87页 |
·贝叶斯分类方法 | 第87-88页 |
·决策树分类法 | 第88-89页 |
·支持向量机分类算法 | 第89页 |
·KNN分类算法 | 第89-90页 |
·基于特征项减少的改进的 KNN算法 | 第90-95页 |
·DFKNN算法 | 第91-92页 |
·实验结果分析 | 第92-95页 |
·基于数据分割的改进的 KNN算法 | 第95-96页 |
·基于 Web挖掘的训练库自动生成方法 | 第96-102页 |
·训练库自动生成的研究意义 | 第97-98页 |
·基于类挖掘的训练库自动生成方法 | 第98-99页 |
·基于层次类挖掘的训练库自动生成方法 | 第99-100页 |
·基于相关词组类挖掘的训练库自动生成方法 | 第100-101页 |
·实验结果分析 | 第101-102页 |
·本章小结 | 第102-103页 |
第7章 数据的清洗与存储方法 | 第103-117页 |
·数据清洗的一般过程 | 第103-104页 |
·XML到数据库的映射 | 第104-114页 |
·基于关系模型的面向对象的知识表示 | 第105-106页 |
·XML到数据库的映射方法 | 第106-107页 |
·XML数据映射到数据库的实现 | 第107-114页 |
·数据库知识点初步整理方法 | 第114-115页 |
·本章小结 | 第115-117页 |
第8章 总结与展望 | 第117-120页 |
·全文总结 | 第117-118页 |
·展望 | 第118-120页 |
参考文献 | 第120-130页 |
致谢 | 第130-131页 |
攻读博士学位期间发表的论文 | 第131页 |