基于事件框架的主题相关文档智能检索的初步研究



基于事件框架的主题相关文档智能检索的初步研究

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基于事件框架的主题相关文档智能检索的初步研究

论文目录
中文摘要	第1-4 页
Abstract	第4-6 页
目录	第6-9 页
第一章概述	第9-26 页
· 论文研究的背景、目的及意义	第9-11 页
· Web信息检索	第11-13 页
· 搜索引擎	第13-14 页
· 基于内容的文本检索	第14-17 页
· 信息检索模型	第14-16 页
· 相关反馈和查询扩展	第16-17 页
· 信息抽取技术	第17-23 页
· 概述	第17-20 页
· 信息抽取中的关键技术	第20-22 页
· 信息抽取方法	第22-23 页
· 论文的研究重点及主要工作	第23-25 页
· 论文结构	第25-26 页
第二章基于特征串的大规模中文网页快速去重算法	第26-41 页
· 引言	第26 页
· 网页的重复特点	第26-27 页
· 现有去重方法简介	第27-28 页
· 基于特征串的去重算法设计	第28-33 页
· 网页的文本提取	第28-29 页
· 特征串的抽取	第29-30 页
· 重复度评价函数的设计	第30-31 页
· 效率的优化	第31-33 页
· 实验及分析	第33-39 页
· 小结	第39-41 页
第三章事件相关文档的智能检索研究	第41-57 页
· 引言	第41-42 页
· 思想技术路线	第42-50 页
· 基本概念及解决问题思路	第42-43 页
· 事件框架体系	第43-46 页
· 框架理论	第43 页
· 事件框架的应用实例	第43-45 页
· 事件框架体系	第45-46 页
· 事件框架的区别与联系	第46 页
· 事件框架的产生	第46-48 页
· 相关文档收集	第46 页
· 特征选择	第46-47 页
· 文档的相似度计算	第47 页
· 文档聚类、侧面词抽取	第47-48 页
· 人工整理	第48 页
· 事件主体信息的收集	第48-49 页
· 特征的增量学习	第49-50 页
· 基于事件框架的事件相关文档检索模型	第50-52 页
· 检索模型	第50 页
· 特征的权值调整	第50-51 页
· 文档与事件的相关评价	第51-52 页
· 实验及分析	第52-55 页
· 小结	第55-57 页
第四章基于时空分析的线索性事件的抽取与集成	第57-77 页
· 引言	第57 页
· 信息抽取研究现状	第57-58 页
· 基于时空分析的线索性事件的抽取与集成	第58-73 页
· 规则集的收集	第59-61 页
· 时空短语的识别与规范化	第61-68 页
· 时间短语的识别与规范化	第61-65 页
· 空间短语的识别与规范化处理	第65-66 页
· 隐含时空信息的处理	第66-68 页
· 事件合并--合一函数的设计	第68 页
· 分散信息的归并--事件的篇章结构的分析	第68-70 页
· 事件抽取结果的输出	第70 页
· 基于时空分析的事件抽取与集成系统	第70-73 页
· 实验及分析	第73-75 页
· 小结	第75-77 页
第五章结束语	第77-80 页
· 全文总结	第77-78 页
· 进一步研究的设想	第78-80 页
参考文献	第80-85 页
致谢	第85-86 页
附录	第86-88 页
附录1: 汉语词性标记集	第86-87 页
附录2: 汉语基本短语标记集	第87-88 页
个人简历、攻读硕士学位期间发表的学术论文	第88页

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