融入本体的问题特征模型在中文问题分类中的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| ·问答系统的介绍 | 第12-15页 |
| ·问答系统的体系结构 | 第12-13页 |
| ·问答系统的分类 | 第13-14页 |
| ·问答系统的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·问题分类的研究现状 | 第15-17页 |
| ·问题分类的任务 | 第15-16页 |
| ·问题分类的方法 | 第16-17页 |
| ·课题来源和本文的主要研究工作 | 第17-18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 领域本体知识库的构建 | 第19-27页 |
| ·本体技术 | 第19-21页 |
| ·本体的定义及分类 | 第19-20页 |
| ·本体的建模元语 | 第20页 |
| ·本体的描述语言 | 第20-21页 |
| ·领域本体的构建方法 | 第21-23页 |
| ·本体的构建工具 | 第21页 |
| ·本体的构建方式 | 第21-22页 |
| ·大学领域本体知识库的构建 | 第22-23页 |
| ·本体的解析 | 第23-24页 |
| ·本体的构建实验 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 问题特征模型的改进 | 第27-35页 |
| ·问题预处理 | 第27-29页 |
| ·问题分词及词性标注 | 第27-28页 |
| ·关键词提取 | 第28-29页 |
| ·问题的特征选择 | 第29页 |
| ·问题的特征权重计算策略 | 第29-34页 |
| ·布尔函数 | 第30页 |
| ·TFIDF 函数 | 第30-31页 |
| ·基于信息熵的向量空间模型 | 第31-32页 |
| ·融合UDO 和信息熵的权重策略 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 SVM 原理及在问题分类中的应用 | 第35-51页 |
| ·统计学习理论 | 第35-37页 |
| ·支持向量机 | 第37-43页 |
| ·支持向量机多类分类算法 | 第43-48页 |
| ·one-against-rest (一对多) | 第44-46页 |
| ·one-against-one (一对一) | 第46-47页 |
| ·DAG | 第47-48页 |
| ·二叉树算法 | 第48页 |
| ·支持向量机在问题分类中的应用 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第51-61页 |
| ·实验数据 | 第51-53页 |
| ·问题分类体系 | 第53-54页 |
| ·大学领域本体知识库解析实验 | 第54-56页 |
| ·问题特征权重计算策略对比实验 | 第56-58页 |
| ·SVM 多类分类方法对比实验 | 第58-61页 |
| 第六章 结论及展望 | 第61-63页 |
| ·本文的主要工作和结论 | 第61页 |
| ·今后的研究方向 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第69页 |
