基于本体进化的自适应中文话题跟踪算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-12页 |
| ·选题背景 | 第10-11页 |
| ·选题意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-16页 |
| ·研究现状总结 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容及技术路线 | 第17-18页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·技术路线 | 第18页 |
| ·主要工作及创新点 | 第18-20页 |
| 第二章 相关基础理论研究 | 第20-29页 |
| ·话题跟踪 | 第20-23页 |
| ·话题跟踪的基本相关概念 | 第20-21页 |
| ·话题跟踪的特点 | 第21-22页 |
| ·自适应话题跟踪 | 第22-23页 |
| ·话题跟踪关键技术 | 第23-25页 |
| ·建立话题/报道模型 | 第23-24页 |
| ·计算模型相似度 | 第24-25页 |
| ·阈值比较 | 第25页 |
| ·本体进化相关理论 | 第25-28页 |
| ·本体简介 | 第25-26页 |
| ·本体的构建 | 第26-27页 |
| ·本体的进化 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于本体进化的自适应中文话题跟踪算法设计 | 第29-50页 |
| ·话题本体的结构 | 第29-32页 |
| ·网络新闻报道的语义特征 | 第29-31页 |
| ·话题本体的基本结构 | 第31-32页 |
| ·训练语料预处理 | 第32-35页 |
| ·分词、词性标注 | 第33-34页 |
| ·去除停用词 | 第34-35页 |
| ·本体信息提取 | 第35-42页 |
| ·处理时间信息 | 第35-39页 |
| ·处理地点信息 | 第39-41页 |
| ·处理对象信息 | 第41-42页 |
| ·处理事件信息 | 第42页 |
| ·建立话题本体 | 第42-45页 |
| ·话题本体的完整结构 | 第42-43页 |
| ·初始话题本体的建立 | 第43-45页 |
| ·话题跟踪过程 | 第45-49页 |
| ·结合本体的话题/报道模型的建立 | 第45-46页 |
| ·确定权重 | 第46-47页 |
| ·计算相似度 | 第47-48页 |
| ·阈值比较 | 第48-49页 |
| ·自适应话题跟踪 | 第49页 |
| ·话题本体进化 | 第49页 |
| ·自适应话题跟踪 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于本体进化的自适应中文话题跟踪实验 | 第50-62页 |
| ·实验语料简介 | 第50页 |
| ·系统原型设计 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第51-61页 |
| ·话题跟踪判断标准 | 第51-52页 |
| ·话题跟踪结果分析比较 | 第52-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-63页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第67页 |
