基于本体的大型复杂设备文本维修案例检索算法研究

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基于本体的大型复杂设备文本维修案例检索算法研究

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基于本体的大型复杂设备文本维修案例检索算法研究

论文目录
致谢	第1-8页
摘要	第8-9页
ABSTRACT	第9-15页
第一章绪论	第15-22页
1.1 研究背景及意义	第15-16页
1.2 相关发展及研究现状	第16-19页
1.2.1 文本信息检索的研究现状	第16-17页
1.2.2 基于本体的文本信息研究现状	第17-19页
1.3 本文研究内容	第19-20页
1.4 文章结构安排	第20-22页
第二章相关基础知识	第22-32页
2.1 本体的基础知识	第22-24页
2.1.1 本体概述	第22-23页
2.1.2 本体的主要组成要素	第23页
2.1.3 本体建立的原则	第23-24页
2.2 本体的构建方法	第24-26页
2.2.1 Uschold和king的“骨架法”	第24页
2.2.2 KACTUS方法	第24页
2.2.3 METHONTOLOGY方法	第24-25页
2.2.4 七步法	第25-26页
2.3 本体描述语言	第26-27页
2.3.1 XML	第26页
2.3.2 OWL	第26-27页
2.4 相关工具	第27-28页
2.4.1 本体编辑工具Protege	第27-28页
2.4.2 本体管理工具Allegro Graph	第28页
2.4.3 Jena框架	第28页
2.5 文本挖掘与知识挖掘	第28-29页
2.5.1 文本挖掘概述	第28-29页
2.5.2 文本挖掘流程	第29页
2.6 文本信息的语义标注	第29-30页
2.6.1 基于本体的语义标注	第29-30页
2.6.2 语义标注的主要步骤	第30页
2.7 本章小结	第30-32页
第三章汽车领域的文本维修案例需求分析与本体构建	第32-44页
3.1 汽车设备维修领域概述	第32-34页
3.1.1 汽车维修领域案例检索的需求分析	第32-33页
3.1.2 汽车维修领域的知识分析	第33-34页
3.2 领域本体的知识表示与构建	第34-43页
3.3 本章小结	第43-44页
第四章汽车领域本体的文本案例信息检索	第44-55页
4.1 文本信息案例	第44-45页
4.1.1 文本信息案例概述	第44-45页
4.1.2 文本信息检索的必要性	第45页
4.2 文本信息案例检索	第45-49页
4.2.1 文本信息检索的定义及分类	第45-47页
4.2.2 文本信息检索模型	第47-49页
4.3 汽车领域本体的语义检索	第49-54页
4.3.1 基于领域本体的语义检索思想	第49-52页
4.3.2 基于领域本体的文本信息检索框架	第52-53页
4.3.3 基于领域本体的查询扩展操作	第53-54页
4.4 本章小结	第54-55页
第五章汽车维修领域本体的语义检索算法分析	第55-69页
5.1 传统的文本相似度计算方法	第55-56页
5.2 语义相似度概述	第56-59页
5.2.1 语义相似度	第56页
5.2.2 语义相似度的影响因素	第56-57页
5.2.3 语义相似度的计算方法	第57-59页
5.3 基于《知网》的语义相似度计算方法	第59-60页
5.3.1 关于义原的相似度计算	第59页
5.3.2 概念的语义相似度	第59-60页
5.4 汽车领域本体语义相似度的计算	第60-62页
5.4.1 汽车领域本体综合相似度计算模型	第60-61页
5.4.2 汽车领域本体文本案例相似度计算方法	第61-62页
5.5 实验分析	第62-68页
5.6 本章小结	第68-69页
第六章总结与展望	第69-71页
6.1 论文工作总结	第69-70页
6.2 论文展望	第70-71页
参考文献	第71-74页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况	第74-75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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