| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 文档检索的研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 语义关系识别的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.3 石油领域本体研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 面临的主要问题及本文研究内容 | 第13-15页 |
| 1.3.1 面临的主要问题 | 第13页 |
| 1.3.2 本文主要研究内容与创新点 | 第13-14页 |
| 1.3.3 本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 1.4 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 石油领域文档检索及语料库构建 | 第16-25页 |
| 2.1 基于网络爬虫的文档自动索引 | 第16-20页 |
| 2.1.1 网络爬虫的分类 | 第16-17页 |
| 2.1.2 网页分析算法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 基于混合式网络爬虫的文档检索方法 | 第18-20页 |
| 2.2 石油领域粗语料预处理 | 第20-24页 |
| 2.2.1 NLPIR分词系统与GATE的集成 | 第21-22页 |
| 2.2.2 GATE下的粗语料处理模式 | 第22-24页 |
| 2.3 基于领域词典的知识库获取 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 语义关系识别方法研究 | 第25-47页 |
| 3.1 领域概念抽取方法 | 第25-35页 |
| 3.1.1 统计学概念抽取方法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 语言学概念抽取方法 | 第26-27页 |
| 3.1.3 基于TF-IDF和信息熵的概念抽取混合策略 | 第27-28页 |
| 3.1.4 概念抽取实验结果 | 第28-35页 |
| 3.2 语义关系的自动识别方法 | 第35-46页 |
| 3.2.1 改进的层次聚类方法识别概念间的分类关系 | 第36-40页 |
| 3.2.2 基于兴趣度的关联规则方法识别概念间的非分类关系 | 第40-42页 |
| 3.2.3 语义关系识别实验结果 | 第42-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 本体的自动化构建 | 第47-51页 |
| 4.1 本体的概述 | 第47-48页 |
| 4.2 本体构建的系统结构分析 | 第48-49页 |
| 4.3 本体的合并 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 石油领域本体自动化构建系统 | 第51-55页 |
| 5.1 系统主要开发工具及实验环境 | 第51页 |
| 5.2 系统的实现流程 | 第51-52页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第52-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 总结与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-64页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
