相似度计算在基于本体的自动问答系统中的应用 |
论文目录 | | | 摘要 | 第1-4
页 | | Abstract | 第4-8
页 | | 1 引言 | 第8-11
页 | | · 研究意义与背景 | 第8
页 | | · 国内外研究发展现状 | 第8-11
页 | | 2 自动应答系统相关技术 | 第11-13
页 | | · 自动问答系统的关键问题 | 第11-13
页 | | · 问题处理(Question Processing QP) | 第11-12
页 | | · 信息检索(Information Retrieval,IR) | 第12-13
页 | | · 答案抽取(Answer Extraction,AE) | 第13
页 | | 3 本体相关技术 | 第13-26
页 | | · 语义Web的基本概念与体系结构 | 第13-15
页 | | · Ontology的概述 | 第15-26
页 | | · Ontology的定义 | 第15-16
页 | | · Ontology的建模元语 | 第16-17
页 | | · 本体的分类 | 第17-18
页 | | · Ontology描述语言 | 第18-21
页 | | · 领域本体建模方法及工具 | 第21-26
页 | | 4 相似度计算 | 第26-34
页 | | · 相似度定义 | 第26
页 | | · 概念相似度及相关计算方法 | 第26-30
页 | | · 基于语料统计的方法 | 第27
页 | | · 基于语义词典的方法 | 第27-30
页 | | · 句子相似度及其传统计算方法 | 第30-34
页 | | · 句子相似度的概念 | 第30
页 | | · 基于向量的句子相似度计算 | 第30-32
页 | | · 广义向量空间模型 | 第32
页 | | · 基于汉明距离的句子相似度计算 | 第32-34
页 | | 5 基于本体的相似度计算 | 第34-41
页 | | · 基于本体的问句向量表示 | 第34
页 | | · 基于本体的概念语义相似度计算 | 第34-39
页 | | · 基于本体的句子语义相似度计算 | 第39-41
页 | | 6 案例研究 | 第41-47
页 | | · 系统的总体分析设计 | 第41-45
页 | | · 算法性能分析 | 第45-47
页 | | 7 总结与展望 | 第47-49
页 | | · 本文主要工作 | 第47-48
页 | | · 需进一步研究的问题 | 第48-49
页 | | 参考文献 | 第49-51
页 | | 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第51-53
页 | | 致谢 | 第53页 |
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