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,
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。
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