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基于中文UGC信息源的半自动应用本体构建研究 |
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论文创新点 | 第5-6页 | 中文摘要 | 第6-8页 | Abstract | 第8-11页 | 图目录 | 第15-17页 | 表目录 | 第17-19页 | 0 引言 | 第19-47页 | 0.1 选题背景与意义 | 第19-23页 | 0.1.1 选题背景 | 第19-21页 | 0.1.2 选题意义 | 第21-23页 | 0.2 国内外研究现状述评 | 第23-42页 | 0.2.1 本体构建的抽象方法研究 | 第24-25页 | 0.2.2 基于不同信息源的本体构建方法研究 | 第25-30页 | 0.2.3 面向不同领域的本体构建 | 第30-32页 | 0.2.4 本体概念获取方法研究 | 第32-34页 | 0.2.5 本体关系获取方法研究 | 第34-38页 | 0.2.6 本体维护方法研究 | 第38-39页 | 0.2.7 基于UGC信息的本体构建方法研究 | 第39-41页 | 0.2.8 国内外研究述评 | 第41-42页 | 0.3 研究计划 | 第42-47页 | 0.3.1 研究目标 | 第42-43页 | 0.3.2 研究方法 | 第43页 | 0.3.3 研究思路 | 第43-45页 | 0.3.4 研究的重点和难点 | 第45页 | 0.3.5 研究创新点 | 第45-47页 | 1 本体及本体构建的理论基础 | 第47-85页 | 1.1 本体论基础 | 第47-69页 | 1.1.1 本体的概念 | 第47-49页 | 1.1.2 本体的构成 | 第49-51页 | 1.1.3 本体的类型与作用 | 第51-55页 | 1.1.4 本体的描述语言 | 第55-62页 | 1.1.5 本体构建原则与方法 | 第62-66页 | 1.1.6 本体构建工具 | 第66-69页 | 1.2 本体构建的语言学基础 | 第69-75页 | 1.2.1 词汇的单位与构成 | 第69-72页 | 1.2.2 语义关系 | 第72-73页 | 1.2.3 句法分析 | 第73-75页 | 1.3 本体构建的逻辑学基础 | 第75-82页 | 1.3.1 概念概述 | 第76-78页 | 1.3.2 概念的种类 | 第78-79页 | 1.3.3 概念间的关系 | 第79-82页 | 1.4 本体维护的耗散结构论基础 | 第82-84页 | 1.4.1 耗散结构理论 | 第82-83页 | 1.4.2 耗散结构理论与本体构建 | 第83-84页 | 1.5 本章小结 | 第84-85页 | 2 UGC信息源的特征分析与选取 | 第85-102页 | 2.1 UGC的概述 | 第85-87页 | 2.2 UGC的形式分析 | 第87-96页 | 2.2.1 UGC内容形式分析 | 第87-89页 | 2.2.2 UGC的发布形式分析 | 第89-96页 | 2.3 UGC信息源的选取 | 第96-101页 | 2.3.1 UGC信息源的分类 | 第96-97页 | 2.3.2 UGC信息源的中概念的信息分布 | 第97-99页 | 2.3.3 本体构建UGC信息源的选取 | 第99-101页 | 2.4 本章小结 | 第101-102页 | 3 基于中文UGC信息源的本体概念获取研究 | 第102-150页 | 3.1 基于维基百科的本体概念抽取方法 | 第102-113页 | 3.1.1 维基百科中事物的概念模型 | 第102-104页 | 3.1.2 维基百科的同义词概念及其获取 | 第104-106页 | 3.1.3 维基百科的类术语及其获取 | 第106-109页 | 3.1.4 维基百科的主题相关词语及其获取 | 第109-110页 | 3.1.5 实验分析 | 第110-113页 | 3.2 基于文本的UGC信息源的本体概念抽取方法 | 第113-148页 | 3.2.1 应用本体概念提取模型 | 第114-116页 | 3.2.2 UGC语料库的获取与预处理 | 第116-119页 | 3.2.3 文本分词方法 | 第119-121页 | 3.2.4 基于UGC信息源文本的本体概念提取方法 | 第121-130页 | 3.2.5 基于UGC信息源文本的本体概念过滤方法 | 第130-143页 | 3.2.6 本体概念的筛选方法 | 第143-148页 | 3.3 本章小结 | 第148-150页 | 4 基于中文UGC信息源的本体关系获取研究 | 第150-198页 | 4.1 UGC信息源中分类关系的提取方法 | 第151-179页 | 4.1.1 基于维基百科的分类关系提取方法 | 第151-160页 | 4.1.2 基于UGC信息源文本的分类关系提取方法 | 第160-179页 | 4.2 UGC信息源中非分类关系的提取方法 | 第179-197页 | 4.2.1 基于维基百科的非分类关系提取 | 第181-184页 | 4.2.2 基于UGC信息源文本的非分类关系提取 | 第184-197页 | 4.3 本章小结 | 第197-198页 | 5 基于中文UGC信息源的本体维护研究 | 第198-224页 | 5.1 本体维护的过程 | 第200-202页 | 5.2 本体的形式化方法 | 第202-204页 | 5.3 UGC信息源中本体变化的捕捉方法 | 第204-206页 | 5.4 本体维护操作方法 | 第206-209页 | 5.5 本体变化的一致性约束 | 第209-212页 | 5.6 本体维护代价分析 | 第212-219页 | 5.7 本体维护代价算法 | 第219-222页 | 5.7.1 本体维护代价算法的描述 | 第219-220页 | 5.7.2 本体维护代价算法的应用 | 第220-222页 | 5.7.3 本体维护代价算法时间复杂度分析 | 第222页 | 5.8 本章小结 | 第222-224页 | 6 基于中文UGC信息源的本体构建实证 | 第224-245页 | 6.1 基于中文UGC信息源的本体构建流程 | 第224-226页 | 6.2 基于中文UGC信息源的本体构建原型系统的需求分析 | 第226-227页 | 6.3 系统总体设计 | 第227-229页 | 6.4 原型系统的实现 | 第229-239页 | 6.4.1 中文文本分词模块 | 第229-230页 | 6.4.2 应用本体概念获取模块 | 第230-235页 | 6.4.3 应用本体关系获取模块 | 第235-239页 | 6.5 基于UGC信息源构建的应用本体展示 | 第239-242页 | 6.6 基于中文UGC信息源的应用本体的应用领域 | 第242-244页 | 6.7 本章小结 | 第244-245页 | 7 结论与展望 | 第245-250页 | 7.1 结论 | 第245-247页 | 7.2 不足与展望 | 第247-250页 | 参考文献 | 第250-267页 | 攻读博士学位期间科研情况 | 第267-268页 | 致谢 | 第268-269页 |
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