基于模板识别的中文政府文档关联数据提取算法

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基于模板识别的中文政府文档关联数据提取算法

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基于模板识别的中文政府文档关联数据提取算法

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
第1章引言	第8-16页
· 选题背景及意义	第8-9页
· 研究背景	第9-15页
· 语义网	第9-10页
· 资源描述框架(Resources Description Framework,RDF)	第10-11页
· 关联数据	第11-13页
· 电子政府(E-Government)与数据政府(Data Government)	第13-15页
· 论文组织结构	第15-16页
第2章相关工作	第16-21页
· 本体学习	第16-17页
· 面向文本的本体学习	第17-19页
· 关联数据提取	第19-21页
第3章基于模板识别的中文政府文档关联数据提取算法	第21-37页
· 预处理	第22-23页
· 术语提取	第23-25页
· LDA模型	第23-25页
· 参数估计与近似计算	第25页
· 规则模板提取	第25-34页
· 规则模板表示	第26-27页
· 条例模板生成	第27-30页
· 谓词模板生成	第30-34页
· RDF构建	第34-35页
· 时间复杂度分析	第35-37页
第4章实验方法与评估标准	第37-42页
· 数据集	第37-38页
· 评估标准	第38页
· 关键术语提取参数选择	第38-39页
· 语义搜索系统	第39-41页
· 性能评估	第41-42页
第5章实验结果分析	第42-49页
· 模板训练结果	第42-43页
· 训练曲线	第43-44页
· 关键术语提取参数选择	第44页
· 关键术语数量	第44-46页
· 提取率	第46-47页
· 语义搜索系统与关键词搜索对比	第47-48页
· 性能评估	第48-49页
第6章结论	第49-50页
参考文献	第50-53页
致谢	第53-55页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果	第55 页

本篇论文共55页，点击这进入下载页面。

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