微信扫码查看移动端店铺
~
更多参数>>
传统的本体构建有六大任务模块，即预处理、术语抽取、概念抽取、层次关系抽取、非层次关系抽取、形成本体可见抽取工作是其中的重要研究内容。
本书专注研究其中的术语抽取、概念抽取、层次关系抽取、非层次关系抽取这四个与抽取相关的任务，并对笔者近年来在领域本体学习研究方面取得的一些成果进行了梳理和总结。
本书适合计算机及相关专业研究生或高年级本科生阅读，也可供相关领域研究人员或技术开发人员参考。
前言第1章 领域本体基础 1.1 本体概述 1.2 本体构建方法 1.3 常用本体构建工具 1.4 本体描述语言第2章 领域本体构建的基本要素 2.1 面向文本的领域本体构建的基本思路 2.2 面向文本的领域本体构建的总框架 2.3 领域本体构建的步骤 2.4 领域本体构建的主要方法第3章 领域本体的术语抽取方法 3.1 术语抽取技术概述 3.2 融合词语共现的术语自动抽取算法 3.3 术语自动抽取算法实现与评测第4章 领域本体的概念抽取方法 4.1 概念抽取技术概述 4.2 基于知网的概念内涵获取算法 4.3 基于支持向量机的概念实例抽取方法 4.4 概念抽取技术综合实验与评测第5章 领域本体的概念层次关系抽取方法 5.1 概念层次关系抽取技术概述 5.2 基于内涵的概念层次关系自动构建算法 5.3 概念层次关系抽取算法实现与评测第6章 领域本体实体关系抽取方法 6.1 语义知识抽取概述 6.2 基于依存句法的语义知识抽取算法 6.3 本体语义知识抽取实验与评测第7章 多元抽取技术在少数民族领域本体构建中的应用 7.1 少数民族领域本体原型系统框架 7.2 少数民族领域文本资源构建 7.3 第三方工具包的引入与封装 7.4 少数民族领域本体术语抽取 7.5 少数民族领域本体概念抽取 7.6 少数民族领域本体层次关系抽取 7.7 少数民族领域本体语义关系抽取 7.8 少数民族领域本体原型系统在增值服务中的应用第8章 展望 8.1 问题与挑战 8.2 发展趋势参考文献
