应用于中文人名搜索引擎的Web信息提取技术研究
| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| ·本文研究的背景(现状)和意义 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状分析 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·本论文的主要工作 | 第11页 |
| ·本论文的主要内容 | 第11-13页 |
| ·搜索引擎系统介绍 | 第11-12页 |
| ·信息提取技术综述 | 第12页 |
| ·信息提取模块介绍 | 第12页 |
| ·实验结果分析 | 第12页 |
| ·结论与未来的工作 | 第12-13页 |
| 第二章 搜索引擎系统介绍 | 第13-15页 |
| ·系统描述 | 第13页 |
| ·系统流程 | 第13-15页 |
| 第三章 信息提取技术综述 | 第15-22页 |
| ·信息提取的概念 | 第15页 |
| ·信息提取研究的发展历史 | 第15-17页 |
| ·信息提取系统设计的两大方法 | 第17-18页 |
| ·信息提取系统的体系结构 | 第18-20页 |
| ·信息提取系统的评价指标 | 第20-22页 |
| 第四章 信息提取模块介绍 | 第22-39页 |
| ·信息提取模块总体思想 | 第22页 |
| ·信息提取模块体系结构 | 第22-24页 |
| ·信息提取模块具体步骤 | 第24-26页 |
| ·建立相应的知识库 | 第24页 |
| ·得到相关网页文本内容 | 第24页 |
| ·网页去噪 | 第24-25页 |
| ·文本分句 | 第25页 |
| ·相关句子提取 | 第25-26页 |
| ·信息提取 | 第26页 |
| ·将提取出的信息入库 | 第26页 |
| ·模式提取学习算法 | 第26-30页 |
| ·网页分类 | 第27页 |
| ·模式提取算法 | 第27-30页 |
| ·信息提取用到的技术 | 第30-39页 |
| ·分词处理 | 第30-33页 |
| ·模式匹配 | 第33-36页 |
| ·中文机构名称的识别 | 第36-39页 |
| 第五章 实验结果分析 | 第39-42页 |
| ·实验环境和评价标准 | 第39页 |
| ·实验结果 | 第39-40页 |
| ·信息提取模块测试实验结果 | 第39-40页 |
| ·信息提取模块提取信息入库结果 | 第40页 |
| ·实验结果分析 | 第40-42页 |
| 第六章 结论与未来工作 | 第42-45页 |
| ·结论 | 第42-43页 |
| ·未来的研究工作 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
