本体学习及其在语义检索中应用的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景及现实意义 | 第9-10页 |
| ·本体学习的研究现状 | 第10-13页 |
| ·本体学习工具现状 | 第10-11页 |
| ·本体学习方法研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 本体及本体学习理论 | 第16-28页 |
| ·本体概述 | 第16-21页 |
| ·本体定义 | 第16-17页 |
| ·本体描述语言 | 第17-19页 |
| ·本体构建方法 | 第19-21页 |
| ·本体学习 | 第21-26页 |
| ·本体学习内容 | 第21-23页 |
| ·本体学习分类 | 第23-24页 |
| ·本体学习框架 | 第24-26页 |
| ·本体学习存在的问题 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 本体学习中的概念获取 | 第28-42页 |
| ·概述 | 第28-29页 |
| ·基于领域相关度及领域一致度的概念抽取 | 第29-30页 |
| ·基于Bootstrapping的概念抽取 | 第30-33页 |
| ·基本定义 | 第30页 |
| ·Bootstrapping技术 | 第30-32页 |
| ·概念的提取 | 第32-33页 |
| ·Bootstrapping方法的分析与改进 | 第33-39页 |
| ·Bootstrapping方法分析 | 第33页 |
| ·Bootstrapping方法改进 | 第33-37页 |
| ·概念抽取算法 | 第37-39页 |
| ·概念抽取结果与分析 | 第39-41页 |
| ·实验数据 | 第39-40页 |
| ·结果及分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 本体学习中的关系抽取 | 第42-52页 |
| ·概述 | 第42页 |
| ·基于关联规则的方法 | 第42-43页 |
| ·基于层次聚类的方法 | 第43-47页 |
| ·凝聚层次聚类 | 第44-45页 |
| ·对凝聚层次聚类的改进 | 第45-47页 |
| ·关系抽取 | 第47-50页 |
| ·分类关系的抽取 | 第47页 |
| ·非分类关系的抽取 | 第47-50页 |
| ·实验结果 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 本体学习在公安执法领域中的应用 | 第52-62页 |
| ·需求分析 | 第52页 |
| ·系统的总体设计方案 | 第52-59页 |
| ·语义标注 | 第53-56页 |
| ·本体管理 | 第56-57页 |
| ·信息查询 | 第57-59页 |
| ·开发平台与工具 | 第59页 |
| ·系统运行效果 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第68页 |
