基于中文知识图谱的电商领域问答算法设计与系统实现
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第一章 引言 | 第12-19页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-15页 |
| ·现有研究的重点和难点 | 第15-17页 |
| ·本文研究目标和内容 | 第17-18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 相关技术 | 第19-31页 |
| ·实体识别技术 | 第19-21页 |
| ·实体链接技术 | 第21-23页 |
| ·语义提取技术 | 第23-26页 |
| ·基于统计学习的语义提取技术 | 第23-24页 |
| ·基于语法树的语义提取技术 | 第24-25页 |
| ·其它语义提取技术 | 第25页 |
| ·各种语义提取技术对比分析 | 第25-26页 |
| ·SPARQL技术 | 第26页 |
| ·主流系统 | 第26-29页 |
| ·IBM Watson | 第26-28页 |
| ·JIMI | 第28-29页 |
| ·CEQA框架与现有框架异同 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 CEQA算法框架和基本模块 | 第31-37页 |
| ·CEQA算法框架结构 | 第31-36页 |
| ·问题分类器 | 第33-35页 |
| ·SPARQL构造 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 CEQA识别、链接和依赖缩减算法 | 第37-52页 |
| ·基于电商领域内的实体识别算法 | 第37-40页 |
| ·实体定义 | 第37-38页 |
| ·模型与特征 | 第38-39页 |
| ·算法与流程 | 第39-40页 |
| ·基于Word2Vec的链接算法 | 第40-43页 |
| ·Word2Vec训练 | 第41-42页 |
| ·链接算法流程 | 第42-43页 |
| ·基于语义依存分析的依赖缩减算法 | 第43-46页 |
| ·实验 | 第46-51页 |
| ·实验设计 | 第46-47页 |
| ·实验数据准备 | 第47-48页 |
| ·实验分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 CEQA-Live系统实现 | 第52-60页 |
| ·系统开发和部署环境 | 第52页 |
| ·系统设计与实现 | 第52-56页 |
| ·系统整体设计与方案 | 第52-53页 |
| ·数据缓存的设计与实现 | 第53-54页 |
| ·View层设计与实现 | 第54-55页 |
| ·CEQA-Live-Service的设计与实现 | 第55-56页 |
| ·系统性能分析 | 第56-57页 |
| ·测试环境 | 第56页 |
| ·性能指标 | 第56-57页 |
| ·实验及结果评价 | 第57页 |
| ·系统结果展示 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结和展望 | 第60-62页 |
| ·本文工作总结 | 第60页 |
| ·下一步工作和展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录一 | 第65页 |
| 附录二 作者攻读硕士学位期间参与科研项目 | 第65-66页 |
| 后记 | 第66页 |
