| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| ·信息检索概述 | 第9-12页 |
| ·信息检索的定义与发展 | 第9页 |
| ·IR的基本原理 | 第9-10页 |
| ·传统IR的研究方法 | 第10-12页 |
| ·语义检索概述 | 第12-16页 |
| ·语义检索的定义 | 第12-13页 |
| ·语义检索研究意义 | 第13-14页 |
| ·语义检索的研究现状 | 第14-16页 |
| ·概念空间与语义检索 | 第16-19页 |
| ·实现语义检索的基本条件 | 第16-18页 |
| ·概念空间对语义检索的重要性 | 第18-19页 |
| ·本论文的主要工作 | 第19-21页 |
| 2 概念空间的内涵、功能与应用 | 第21-32页 |
| ·概念空间的内涵 | 第21-24页 |
| ·邓珞华给出的概念空间定义 | 第21页 |
| ·美国DLI中的概念空间理解 | 第21-23页 |
| ·归纳理解 | 第23-24页 |
| ·概念空间在IR中的功能作用 | 第24-27页 |
| ·文档标引 | 第25-26页 |
| ·查询标引 | 第26页 |
| ·检索匹配 | 第26-27页 |
| ·概念空间在其他领域的作用 | 第27-29页 |
| ·知识整合 | 第27-28页 |
| ·通信中介 | 第28页 |
| ·知识分类与推理 | 第28-29页 |
| ·一个以概念空间为基础的语义检索应用实例 | 第29-32页 |
| 3 基于受控词表的概念空间 | 第32-42页 |
| ·受控词表的产生、定义及种类 | 第32-37页 |
| ·受控词表的产生 | 第32页 |
| ·受控词表的定义 | 第32-33页 |
| ·受控词表的种类 | 第33-37页 |
| ·实际的受控词表举例 | 第37-38页 |
| ·美国国会图书馆标题表 | 第37页 |
| ·汉语主题词表 | 第37-38页 |
| ·医学受控词表 | 第38页 |
| ·NASA受控词表 | 第38页 |
| ·受控词表作为概念空间在IR系统中的应用实例 | 第38-42页 |
| 4 ONTOLOGY | 第42-58页 |
| ·ONTOLOGY概述 | 第42-46页 |
| ·Ontology出现的背景 | 第42页 |
| ·Ontology的定义 | 第42-43页 |
| ·Ontology的构成 | 第43-44页 |
| ·Ontology的种类 | 第44-46页 |
| ·ONTOLOGY与受控词表的比较 | 第46-47页 |
| ·ONTOLOGY在IR系统中的应用 | 第47-50页 |
| ·(Onto)~2Agent | 第47-48页 |
| ·Ontobroker | 第48-49页 |
| ·SKC | 第49-50页 |
| ·语义WEB-一个基于ONTOLOGY语义检索应用实例 | 第50-53页 |
| ·现有的ONTOLOGY | 第53-58页 |
| ·FrameNet | 第53-54页 |
| ·知网(HowNet) | 第54-56页 |
| ·WordNet | 第56-57页 |
| ·中文概念词典 | 第57-58页 |
| 5 基于ONTOLOGY的概念空间结构模型研究 | 第58-75页 |
| ·建立概念空间评价标准 | 第58-59页 |
| ·概念空间的整体框架模型 | 第59-67页 |
| ·语义分类的确定 | 第59-61页 |
| ·语义关系的确定 | 第61-62页 |
| ·语义属性的确定 | 第62-65页 |
| ·概念的存储结构 | 第65-67页 |
| ·构建概念空间的可行性分析 | 第67-69页 |
| ·专业领域的主题概念识别问题 | 第67-68页 |
| ·多语言整合问题 | 第68页 |
| ·概念结构的确定 | 第68页 |
| ·系统中新词的识别与登录问题 | 第68-69页 |
| ·概念空间基础上的语义检索系统结构模型 | 第69-75页 |
| ·文本处理子系统 | 第70-71页 |
| ·文本索引子系统 | 第71-72页 |
| ·信息请求与匹配子系统 | 第72-73页 |
| ·系统扩展 | 第73-75页 |
| 6 基于语义检索的概念空间构建方法与技术 | 第75-88页 |
| ·概念空间的构建方法 | 第75-79页 |
| ·利用现有的词典 | 第75-76页 |
| ·自动生成概念空间 | 第76页 |
| ·现有词典与自动生成概念空间方法的结合 | 第76-79页 |
| ·概念空间构建的基本步骤 | 第79-81页 |
| ·文档与对象列表的搜集(Document and object list collection) | 第79页 |
| ·对象过滤与自动标引(Object filtering and automatic indexing) | 第79-80页 |
| ·语义分析(Sementic Analysis) | 第80页 |
| ·联想检索(Associative retrieval) | 第80页 |
| ·概念空间的补充和更新 | 第80-81页 |
| ·概念空间构建中的主要算法研究 | 第81-88页 |
| ·概念语义分析算法 | 第81-84页 |
| ·概念空间补充算法 | 第84-85页 |
| ·隐含语义索引(Latent Semantic Indexing) | 第85-86页 |
| ·Hopfield联想检索算法 | 第86-88页 |
| 7 语义相关度分析系统设计 | 第88-96页 |
| ·实验数据准备 | 第88-89页 |
| ·系统开发平台及其结构的确定 | 第89-90页 |
| ·系统结构分析 | 第89-90页 |
| ·系统开发平台和开发工具 | 第90页 |
| ·系统功能结构设计 | 第90-91页 |
| ·系统功能说明 | 第90页 |
| ·系统模块 | 第90-91页 |
| ·系统数据结构设计 | 第91-92页 |
| ·数据库表结构 | 第91-92页 |
| ·数据库表关系分析 | 第92页 |
| ·系统界面设计 | 第92-94页 |
| ·关键算法模块 | 第94-96页 |
| 8 总结 | 第96-98页 |
| ·整个论文所完成的主要工作和创新点 | 第96页 |
| ·论文的不足和需要改进之处 | 第96-97页 |
| ·对基于语义检索的概念空间的展望 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 参考文献 | 第99-102页 |
