| 第1章 引言 | 第1-18页 |
| ·研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| ·相关研究领域工作介绍 | 第11-15页 |
| ·自然语言理解 | 第11-12页 |
| ·数据库自然语言查询界面 | 第12-15页 |
| ·研究的难点 | 第15-17页 |
| ·自然语言理解所面临的困难 | 第15页 |
| ·受限汉语 | 第15-16页 |
| ·本系统中对用户问句的限制 | 第16-17页 |
| ·本文的主要研究内容与目标 | 第17-18页 |
| 第2章 系统中的知识库设计 | 第18-32页 |
| ·知识的概述 | 第18-19页 |
| ·知识的定义 | 第18页 |
| ·知识的表示 | 第18-19页 |
| ·数据库语义知识 | 第19-25页 |
| ·数据库显性语义知识 | 第21-22页 |
| ·数据库隐性语义知识 | 第22-25页 |
| ·数据库语义相关词典 | 第25-29页 |
| ·数据库语义映射词典DSMD | 第26-27页 |
| ·数据库对象信息词典DOID | 第27-29页 |
| ·字符型属性值词识别词典CVRD | 第29-30页 |
| ·通用词典GD | 第30-32页 |
| 第3章 系统中的问句词法分析 | 第32-49页 |
| ·问句的自动分词概述 | 第32-36页 |
| ·自动分词概述 | 第32页 |
| ·自动分词常用算法介绍 | 第32-35页 |
| ·自动分词中存在的问题 | 第35-36页 |
| ·本系统中的分词算法 | 第36-40页 |
| ·改进的正向最大匹配算法IMM | 第36-37页 |
| ·分词词典的数据结构 | 第37-39页 |
| ·分词词典的构造算法 | 第39-40页 |
| ·分词结果的表示 | 第40页 |
| ·分词后继处理 | 第40-49页 |
| ·识别数值词结点 | 第40-42页 |
| ·确定词结点的数据库语义 | 第42-49页 |
| 第4章 系统中的问句语义理解 | 第49-64页 |
| ·问句查询范围识别 | 第49-51页 |
| ·查询范围识别的定义 | 第49页 |
| ·FROM子句的构造算法 | 第49-51页 |
| ·问句查询目标识别 | 第51-53页 |
| ·查询目标识别的定义 | 第51页 |
| ·查询目标识别的基本思想 | 第51-52页 |
| ·目标属性链构造算法 | 第52页 |
| ·目标属性链的排序 | 第52-53页 |
| ·问句查询条件识别 | 第53-59页 |
| ·查询条件识别的定义 | 第53-54页 |
| ·含值类型信息的词类标识 | 第54页 |
| ·查询条件项识别模板 | 第54-57页 |
| ·条件表达式转换程序 | 第57页 |
| ·查询条件项识别算法 | 第57-58页 |
| ·查询条件项的逻辑组合 | 第58-59页 |
| ·SQL查询语句生成 | 第59-64页 |
| ·SQL查询语句生成的基本思想 | 第59-61页 |
| ·SQL查询语句生成算法描述 | 第61-62页 |
| ·SQL查询语句的进一步完善 | 第62-64页 |
| 第5章 一个原型系统-iAnswer系统的设计与实现 | 第64-75页 |
| ·iAnswer原型系统的总体设计 | 第64-67页 |
| ·商品查询子系统总体框架 | 第64-66页 |
| ·信息源管理子系统总体框架 | 第66-67页 |
| ·SQL转换引擎的设计 | 第67-69页 |
| ·引擎模块组成结构 | 第67-68页 |
| ·引擎工作流程 | 第68-69页 |
| ·iAnswer原型系统的实现 | 第69-75页 |
| ·开发语言及使用的成熟技术 | 第69-70页 |
| ·用户界面介绍 | 第70-73页 |
| ·测试与分析 | 第73-75页 |
| 第6章 总结和展望 | 第75-77页 |
| ·本文工作的总结 | 第75-76页 |
| ·进一步工作的展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研课题和发表的学术论文 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |