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基于多策略选择和融合的本体匹配方法

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基于多策略选择和融合的本体匹配方法
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-14页
  1.1 研究背景第11-12页
  1.2 相关研究现状第12页
  1.3 研究内容第12-13页
  1.4 论文组织结构第13-14页
第二章 背景知识与相关工作第14-25页
  2.1 本体与本体匹配综述第14-18页
    2.1.1 本体综述第14页
    2.1.2 本体异构第14-15页
    2.1.3 本体匹配第15-18页
  2.2 本体基础匹配器第18-21页
    2.2.1 ISUB第18-19页
    2.2.2 WordNet第19-20页
    2.2.3 虚拟文档第20-21页
  2.3 基于多策略的本体匹配系统第21-24页
    2.3.1 基于多策略的本体匹配系统框架第21-23页
    2.3.2 经典多策略匹配系统第23-24页
  2.4 本章小结第24-25页
第三章 基础匹配器的设计与改进第25-48页
  3.1 基于词嵌入的实体名称匹配器第25-33页
    3.1.1 基于语言学的匹配策略第25-26页
    3.1.2 词嵌入第26-27页
    3.1.3 word2vec模型第27-28页
    3.1.4 基于word2vec的实体名称基础匹配器第28-33页
  3.2 基于词嵌入的实体注释匹配器第33-43页
    3.2.1 基于Jaccard的句子相似度计算策略第33-37页
    3.2.2 使用局部敏感哈希算法优化的句子相似度计算策略第37-42页
    3.2.3 基于LSH+SJS算法的实体注释匹配器第42-43页
  3.3 其他基础匹配器的设计第43-47页
    3.3.1 基于WordNet的实体名称匹配器第43-44页
    3.3.2 基于虚拟文档的基础匹配器第44-46页
    3.3.3 基于字符串相似度的实体名称匹配器第46页
    3.3.4 基于本体结构信息的基础匹配器第46-47页
  3.4 本章小结第47-48页
第四章 多策略选择和融合第48-57页
  4.1 基础匹配器的选择与组合第48-49页
  4.2 多策略匹配系统框架第49-51页
  4.3 监督学习分类器第51-53页
  4.4 基于监督学习分类器进行本体匹配的策略第53-56页
    4.4.1 生成训练集第53-54页
    4.4.2 监督学习分类模型训练第54页
    4.4.3 匹配结果抽取第54-56页
  4.5 本章小结第56-57页
第五章 实验与结果分析第57-67页
  5.1 实验所用系统设计第57-61页
    5.1.1 实验所用系统结构设计第57-58页
    5.1.2 实验所用系统功能模块设计第58-61页
  5.2 对比实验与结果分析第61-66页
    5.2.1 实验概述第61-62页
    5.2.2 监督学习分类器性能对比第62-63页
    5.2.3 与采用词嵌入技术的匹配系统性能对比第63-64页
    5.2.4 与基于机器学习的匹配系统性能对比第64页
    5.2.5 与多类型的匹配系统性能对比第64-65页
    5.2.6 基于词嵌入的匹配器对匹配系统的影响第65-66页
  5.3 本章小结第66-67页
第六章 结论与展望第67-69页
  6.1 工作总结第67页
  6.2 未来展望第67-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-75页
作者在攻读硕士研究生期间发表的论文清单第75页

本篇论文共75页,点击这进入下载页面
 
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