| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题研究背景 | 第7-8页 |
| ·课题研究目的和意义 | 第8页 |
| ·国内外相关领域研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文研究内容和结构安排 | 第10-13页 |
| ·研究内容 | 第10页 |
| ·结构安排 | 第10-13页 |
| 第二章 文本预处理 | 第13-17页 |
| ·中文分词技术 | 第13-16页 |
| ·机械分词方法 | 第13-14页 |
| ·基于理解的分词方法 | 第14页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第14-15页 |
| ·分词系统的选择 | 第15-16页 |
| ·停用词技术 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 词语相似度计算 | 第17-29页 |
| ·词语相似度概述 | 第17-18页 |
| ·词语相似度计算的主要方法 | 第18-21页 |
| ·基于单汉字的计算方法 | 第18-19页 |
| ·基于世界知识的计算方法 | 第19-20页 |
| ·基于统计的计算方法 | 第20-21页 |
| ·基于"知网"的算法 | 第21-28页 |
| ·"知网"概述 | 第21-25页 |
| ·基于"知网"的词语相似度计算方法 | 第25-27页 |
| ·结果分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 文本相似度计算 | 第29-35页 |
| ·文本相似度概述 | 第29页 |
| ·文本相似度计算的主要方法 | 第29-33页 |
| ·基于相同词语的计算方法 | 第29-30页 |
| ·基于向量空间模型的计算方法 | 第30-32页 |
| ·基于语义的计算方法 | 第32-33页 |
| ·本文提出的基于语义的计算方法 | 第33-34页 |
| ·融合基于相同词语和基于语义的方法对文本相似度计算方法的改进 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 文本相似度评分的实现及在中医案例分析系统中的应用 | 第35-55页 |
| ·文本相似度计算方法实现 | 第35-42页 |
| ·文本相似度计算方法的整体实现 | 第35页 |
| ·文本相似度计算方法各部分实现 | 第35-42页 |
| ·文本相似度计算方法评测 | 第42-43页 |
| ·中医案例分析系统实现 | 第43-53页 |
| ·系统分析 | 第43-44页 |
| ·系统功能结构 | 第44-45页 |
| ·数据库设计 | 第45页 |
| ·系统实现 | 第45-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |