基于领域特征的Web数据实体抽取的研究

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基于领域特征的Web数据实体抽取的研究

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基于领域特征的Web数据实体抽取的研究

论文目录
摘要	第1-10 页
ABSTRACT	第10-12 页
第一章绪论	第12-20 页
· 课题研究背景	第12-14 页
· 国内外研究现状	第14-17 页
· 研究课题的主要内容	第17-18 页
· 本文所做的主要工作	第18-19 页
· 本文的组织结构	第19-20 页
第二章面向领域的WEB数据实体抽取框架	第20-30 页
· 基于旅游领域知识的实体抽取框架TIEEF	第20-22 页
· TIEEF框架组成	第22-29 页
· 数据源层	第22-23 页
· 预处理层	第23-25 页
· 实体抽取层	第25-28 页
· 数据集成层	第28-29 页
· 信息抽取服务过程	第29 页
· 小结	第29-30 页
第三章领域知识和实体存储的设计	第30-36 页
· 利用XML组织数据	第30 页
· 领域词汇的组织	第30-31 页
· 实体的组织和存储	第31-33 页
· 将实体存储和Lucene的存储系统结合起来	第33-34 页
· 缓冲管理	第34-35 页
· 小结	第35-36 页
第四章 WEB数据实体抽取过程	第36-55 页
· 预处理与中文分词的选择	第36-39 页
· Lucene中的中文分词	第37-39 页
· 领域词汇的过滤识别	第39 页
· 页面的分块过滤	第39-46 页
· 领域词汇的分块过滤	第42-45 页
· 试验分析	第45-46 页
· 分析总结	第46 页
· 索引的建立	第46-48 页
· TIEEF实体存储的设计	第47-48 页
· 利用条件随机场进行领域命名实体的识别	第48-54 页
· 命名实体识别的主要方法	第49-50 页
· 最大熵理论与条件随机场	第50-52 页
· 训练集	第52-53 页
· 特征选择	第53-54 页
· 小结	第54-55 页
第五章 TIEEF运行系统实例分析	第55-59 页
· 评价指标	第55 页
· 试验数据分析	第55-58 页
· 手工抓取特定相关网站	第56-57 页
· 爬虫根据相关种子随机抓取页面	第57 页
· 爬虫抓取页面后进行分类	第57-58 页
· 领域词汇实体的识别	第58 页
· 小结	第58-59 页
第六章总结与展望	第59-62 页
· 本文工作总结	第59-60 页
· 未来工作展望	第60-62 页
参考文献	第62-66 页
致谢	第66-67 页
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录	第67-68 页
攻读硕士学位期间参与科研项目情况	第68-69 页
学位论文评阅及答辩情况表	第69 页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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