| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 引言 | 第11-12页 |
| 1.2 课题背景 | 第12-14页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 相关概念与研究现状 | 第17-23页 |
| 2.1 语义关联度的概念 | 第17-18页 |
| 2.1.1 语义关联度定义 | 第17页 |
| 2.1.2 语义关联度、语义相似度和语义距离的区别与联系 | 第17-18页 |
| 2.2 语义关联度计算研究现状 | 第18-21页 |
| 2.2.1 基于大规模语料库的关联度计算 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于知识库的关联度计算 | 第20-21页 |
| 2.3 语义关联度评价体系 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于维基百科结构信息的语义关联度计算模型 | 第23-35页 |
| 3.1 维基百科及其相关概念 | 第23-28页 |
| 3.1.1 文章网络和分类树 | 第24页 |
| 3.1.2 文章链接和分类链接 | 第24-25页 |
| 3.1.3 重定向页面和消歧页面 | 第25-27页 |
| 3.1.4 维基百科相关定义 | 第27-28页 |
| 3.2 维基百科中的社区结构 | 第28-30页 |
| 3.3 已有基于维基百科的语义关联度计算算法分析 | 第30-32页 |
| 3.4 WSRModel语义关联度计算模型 | 第32-34页 |
| 3.4.1 词语映射 | 第32-33页 |
| 3.4.2 WSR算法 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于文章网络的语义关联度计算算法—RELARNET | 第35-49页 |
| 4.1 Jaccard指数简介 | 第36-37页 |
| 4.2 简单的基于文章网络的语义关联度计算算法 | 第37-38页 |
| 4.3 引入带权重的概念节点 | 第38-45页 |
| 4.3.1 链接权值初始化 | 第38-42页 |
| 4.3.2 基于TF-IDF的链接权值演化 | 第42-44页 |
| 4.3.3 相邻概念节点的权值 | 第44-45页 |
| 4.4 层次划分相邻节点 | 第45-46页 |
| 4.5 RelArtNet语义关联度计算算法 | 第46-47页 |
| 4.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 基于分类树的语义关联度计算算法—RELCATTREE | 第49-59页 |
| 5.1 本体 | 第49-50页 |
| 5.2 基于本体的语义关联度计算 | 第50-51页 |
| 5.3 RelCatTree语义关联度计算算法 | 第51-57页 |
| 5.3.1 基于分类树本体的信息内容的语义关联度 | 第53-54页 |
| 5.3.2 基于分类树本体的结构的语义关联度 | 第54-57页 |
| 5.3.3 基于分类树的语义关联度计算算法RelCatTree | 第57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 第6章 实验与分析 | 第59-67页 |
| 6.1 实验环境、数据源与测试集 | 第59页 |
| 6.2 评价标准 | 第59-60页 |
| 6.3 实验结果及分析 | 第60-66页 |
| 6.3.1 WSR与传统方法的对比结果 | 第60-61页 |
| 6.3.2 WSR与WikiRelate,WLM和ESA的对比结果 | 第61页 |
| 6.3.3 同类算法对比结果 | 第61-62页 |
| 6.3.4 RelArtNet算法分析 | 第62-64页 |
| 6.3.5 RelCatTree算法分析 | 第64-66页 |
| 6.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第7章 结论 | 第67-69页 |
| 7.1 本文的主要贡献与全文总结 | 第67-68页 |
| 7.2 下一步工作 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻硕期间科研及发表论文情况 | 第75页 |
