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徐健 著 / 中山大学出版社 / 2012-09 / 其他
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术语相似度计算方法研究
《术语相似度计算方法研究》对术语相似度计算方法的研究,为多种知识发现和自然语言处理任务的开展创造了条件。尽管术语相似度计算相关研究已经或正在探索基于各种特征或知识资源开展术语相似关系挖掘任务的思路和技术方法,但是在相似度指标的计算以及高效集成多种术语相似度指标方面仍存在较多问题。本书在全面介绍当前各种典型术语相似度计算思路的基础上,针对应用中实际存在的问题,提出或改进了基于语词、基于语境以及基于网络资源的术语相似度指标计算方法,设计和实现了多种相似度指标高效集成计算模型,有效地提高了术语相似度计算的综合性能。《术语相似度计算方法研究》可作为自然语言处理、知识发现等相关方向的教学、科研人员研究的参考资料。
徐健(1977一),男,中山大学资讯管理学院讲师,情报学博士。2000年在西安交通大学获学士学位,2003年在中山大学获硕士学位,2010年在中国科学院获情报学博士学位。2003年7月在中山大学硕士毕业后留校任教至今。主要研究方向为:①智能信息处理;②网络信息挖掘;③术语相似度计算及应用技术。已发表研究论文30篇。目前主持1项教育部人文社会科学研究项目“从科技文献中挖掘术语相似性及其在知识发现中的应用”,1项国家社会科学基金项目“用户评论情感分析及其在竞争情报服务中的应用研究”,并参与多项国家、省部级科研项目工作。
第1章绪论1.1术语相似度计算研究缘起1.2研究的目的及意义1.2.1研究目的1.2.2研究意义1.3相关概念界定1.3.1术语1.3.2术语语义相似度1.4研究思路与方法1.4.1研究思路1.4.2研究方法1.5本书内容组织结构第2章术语相似度计算研究概述2.1术语相似度计算相关研究2.1.1术语相似性测度研究2.1.2基于语词构成特征的术语相似度算法研究2.1.3基于句法特征的术语相似度算法研究2.1.4基于语境特征的术语相似度算法研究2.1.5基于语词知识体系的术语相似度算法研究2.1.6基于网络知识资源的术语相似度算法研究2.1.7术语相似度指标集成算法研究2.1.8术语语义相似度计算应用研究2.2术语相似度计算技术路线评述2.2.1典型算法计算思路的特点2.2.2典型算法计算思路的不足2.3术语相似度计算改进思路2.3.1计算方法的改进2.3.2集成模型的改进2.4小结第3章术语主词软匹配相似度算法研究3.1SSHW算法的提出3.2SSHW算法思想及算法设计3.2.1SSHW算法思想3.2.2SSHW算法设计3.3SSHW算法实现3.4SSHW算法评测3.4.1实验目的3.4.2实验数据3.4.3实验过程3.4.4数据分析3.4.5实验结论3.5小结第4章Hea t句法模板相似度改进算法研究4.1Hea t句法模板相似度算法改进思路4.2算法设计4.2.1算法设计思路4.2.2算法表达4.3算法实现4.3.1句法模板构建4.3.2计算过程4.4算法评测4.4.1实验目的4.4.2实验数据4.4.3实验过程4.4.4数据分析4.4.5实验结论4.5小结第5章语境依赖关系模式相似度算法研究5.1DRCP算法的提出5.2DRCP算法思想及算法设计5.2.1DRCP算法思想5.2.2DRCP算法设计5.3DRCP算法实现5.4DRCP算法评测5.4.1实验目的5.4.2实验数据5.4.3实验过程5.4.4数据分析5.4.5实验结论5.5小结第6章领域限定网络检索相似度算法研究6.1Web-PMI算法的改进思路6.2算法改进设计6.2.1基于领域特征的检索式构造6.2.2基于命中数的术语相似度计算6.3算法实现6.3.1算法结构6.3.2搜索引擎的选择6.4算法评测6.4.1实验目的6.4.2实验数据6.4.3实验过程6.4.4数据分析6.4.5实验结论6.5小结第7章基于机器学习的术语相似度集成计算模型7.1集成计算模型的提出7.2集成计算设计7.2.1学习阶段模型设计7.2.2计算阶段框架设计7.3集成计算实现7.3.1相似度网络初始化7.3.2相似度网络的检索和推导机制7.3.3语词相似度计算7.3.4句法相似度计算7.3.5语境相似度计算7.3.6搜索引擎相似度计算7.3.7相似度指标的SVM集成7.4集成计算评测7.4.1实验目的7.4.2实验数据7.4.3实验过程7.4.4数据分析7.4.5实验结论7.5小结第8章结束语参考文献
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开播时间:09月02日 10:30