指定领域新属性与属性值发现技术的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第11-13页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关理论及技术介绍 | 第14-29页 |
| 2.1 开放式信息抽取 | 第14-17页 |
| 2.1.1 相关概念及定义 | 第14-15页 |
| 2.1.2 开放式实体抽取 | 第15-16页 |
| 2.1.3 开放式关系抽取 | 第16-17页 |
| 2.2 卷积神经网络与文本处理 | 第17-19页 |
| 2.3 数据采集与分词技术 | 第19-26页 |
| 2.3.1 精准数据采集 | 第19-24页 |
| 2.3.2 分词技术介绍 | 第24-26页 |
| 2.4 图的社区发现技术 | 第26-27页 |
| 2.4.1 社区发现概念 | 第26-27页 |
| 2.4.2 社区发现技术 | 第27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 DAVE领域属性和属性值发现算法 | 第29-43页 |
| 3.1 DAVE问题定义 | 第29页 |
| 3.2 DAVE领域属性和属性值发现算法 | 第29-35页 |
| 3.2.1 共现图上的主题发现算法 | 第31-33页 |
| 3.2.2 基于卷积神经网络的噪音检测模型 | 第33-35页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第35-41页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第35-37页 |
| 3.3.2 主要比较方法 | 第37-38页 |
| 3.3.3 主题发现算法评估 | 第38-41页 |
| 3.3.4 噪音检测模型评估 | 第41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 DAVE系统设计实现与展示 | 第43-54页 |
| 4.1 需求分析 | 第43-46页 |
| 4.1.1 功能需求分析 | 第43-45页 |
| 4.1.2 性能需求分析 | 第45-46页 |
| 4.2 总体架构设计 | 第46-51页 |
| 4.2.1 系统架构选择 | 第46-47页 |
| 4.2.2 系统模块设计 | 第47-50页 |
| 4.2.3 系统设计目标 | 第50-51页 |
| 4.3 系统实现与展示 | 第51-53页 |
| 4.3.1 数据采集模块 | 第51-52页 |
| 4.3.2 信息抽取模块 | 第52页 |
| 4.3.3 知识库管理模块 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 全文总结 | 第54-55页 |
| 5.2 工作展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
