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聊天机器人知识挖掘方法研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景及意义第10页
    1.2 网络论坛知识挖掘的难点第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-12页
    1.4 研究内容及论文结构第12-14页
第二章 相关工作综述第14-29页
    2.1 聊天机器人第14-20页
        2.1.1 聊天机器人发展历史第14-15页
        2.1.2 常用技术第15-16页
        2.1.3 AIML第16-17页
        2.1.4 ChatScript第17-20页
    2.2 支持向量机第20-23页
    2.3 排序支持向量机第23-27页
        2.3.1 排序学习概述第23-26页
        2.3.2 排序支持向量机第26-27页
    2.4 链接分析第27-28页
        2.4.1 PageRank第27页
        2.4.2 HITS第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第三章 帖子会话结构恢复第29-37页
    3.1 引言第29-30页
    3.2 问题定义第30页
    3.3 会话结构恢复方法第30-35页
        3.3.1 会话结构恢复的文本特征第31-32页
        3.3.2 会话结构恢复的非文本特征第32-34页
        3.3.3 会话结构恢复算法第34-35页
    3.4 实验第35-36页
        3.4.1 数据集第35页
        3.4.2 数据预处理第35页
        3.4.3 评测方法第35-36页
        3.4.4 实验结果第36页
    3.5 本章小结第36-37页
第四章 知识抽取方法第37-57页
    4.1 引言第37-38页
    4.2 帖子分类第38-41页
        4.2.1 帖子分类的文本特征第38-41页
        4.2.2 帖子分类非文本特征第41页
        4.2.3 帖子分类算法第41页
    4.3 求助类帖子知识抽取第41-46页
        4.3.1 答案抽取的用户权威性特征第42-43页
        4.3.2 答案抽取的文本特征第43-44页
        4.3.3 答案抽取的非文本特征第44-45页
        4.3.4 基于Ranking SVM的答案抽取第45-46页
    4.4 非求助帖子知识抽取第46-50页
        4.4.1 关键字提取第48-49页
        4.4.2 内容摘要第49页
        4.4.3 上下文会话知识抽取方法第49-50页
    4.5 实验第50-56页
        4.5.1 帖子分类实验第50-51页
        4.5.2 求助类帖子知识抽取实验第51-54页
        4.5.3 非求助类帖子知识抽取实验第54-56页
    4.6 本章小结第56-57页
第五章 知识抽取原型系统实现第57-65页
    5.1 系统架构第57-58页
    5.2 功能模块第58-62页
        5.2.1 论坛数据获取模块第58页
        5.2.2 自然语言处理模块第58-59页
        5.2.3 数据存储模块第59页
        5.2.4 可视化知识编辑模块第59-61页
        5.2.5 聊天引擎第61页
        5.2.6 交互模块第61-62页
    5.3 对话例子文字转录第62-64页
    5.4 本章小结第64-65页
总结与展望第65-66页
参考文献第66-70页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第70-71页
致谢第71-72页
附件第72页

 
论文编号BS3529441,这篇论文共72
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