基于领域概念知识的非分类关系学习研究



基于领域概念知识的非分类关系学习研究

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基于领域概念知识的非分类关系学习研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-17页
· 研究背景	第11-15页
· 研究意义及目的	第11-12页
· 研究现状	第12-15页
· 本文工作	第15-17页
第2章非分类关系学习的基础理论	第17-29页
· 本体中的非分类关系	第17-19页
· 本体	第17-18页
· 非分类关系	第18-19页
· 文本文档的预处理	第19-24页
· 文本文档标准化处理	第20页
· 词的分类和标注	第20-22页
· 浅层句法分析	第22-23页
· 文本中的内在信息(知识)发现	第23-24页
· 几种发现非分类关系的常见方法	第24-28页
· 语言模式	第24-26页
· AE 和 VF‐ICF 共现度量	第26-27页
· 关联规则方法	第27-28页
· 本章小结	第28-29页
第3章加入概念知识的非分类关系学习框架	第29-40页
· 非分类关系学习思想和框架描述	第29-30页
· 领域概念知识的处理	第30-34页
· 领域知识介绍	第30-32页
· 具体处理思路	第32-33页
· 处理过程	第33-34页
· 语料库预处理	第34-35页
· 语义模式的表示和获取	第35-38页
· 语义模式的表示	第35-36页
· 语义模式的获取	第36-38页
· 模式匹配的非分类关系发现描述	第38-39页
· 本章小结	第39-40页
第4章基于 DC‐VALUE 的概念提取算法	第40-50页
· 引言	第40-41页
· 领域概念的内在信息	第41-42页
· 语言学分析的启发式规则	第41页
· 领域概念的启发式规则	第41-42页
· DC‐VALUE 算法思想	第42-45页
· 术语模式和语言学过滤	第43-44页
· DC‐VALUE 度量思想	第44-45页
· 算法描述	第45-48页
· 计算 C‐VALUE 值	第45-46页
· 上下文信息获取	第46-48页
· 实验与结果分析	第48-49页
· 本章小结	第49-50页
第5章一种新的语义模式获取方法	第50-56页
· 算法思想	第50-51页
· 算法框架	第51-53页
· 元模式集构造	第51-53页
· 谓词获取算法	第53页
· 实验与结果分析	第53-55页
· 小结	第55-56页
第6章非分类关系学习框架的应用实例	第56-61页
· 问题描述	第56页
· 系统实现	第56-58页
· PREFUSE 介绍	第56-57页
· 构造数据集	第57-58页
· 系统功能	第58-60页
· 小结	第60-61页
第7章结论	第61-62页
· 总结	第61页
· 进一步工作	第61-62页
参考文献	第62-65页
作者简介及在读期间所取得的科研成果	第65-66页
致谢	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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