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面向三农问答系统的关键技术研究 版权信息
- ISBN：9787520118361
- 条形码：9787520118361 ; 978-7-5201-1836-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
面向三农问答系统的关键技术研究 本书特色
本书以“三农”信息资源服务为目的，研究了“三农”信息资源服务的理论和实现技术；分别研究了“三农”概念簇的知识表示、基于混合策略的“三农”FAQ系统、面向“三农”问句分类，以及面向“三农”的答案抽取等关键技术；构建出面向“三农”问答系统。本书将问答系统融合到“三农”信息资源服务中，为我国“三农”信息资源服务提供一种新的服务模式，对拓展信息资源服务理论具有积极意义。
面向三农问答系统的关键技术研究 内容简介
本书以“三农”信息资源服务为目的，研究了“三农”信息资源服务的理论和实现技术；分别研究了“三农”概念簇的知识表示、基于混合策略的“三农”FAQ系统、面向“三农”问句分类，以及面向“三农”的答案抽取等关键技术；构建出面向“三农”问答系统。本书将问答系统融合到“三农”信息资源服务中，为我国“三农”信息资源服务提供一种新的服务模式，对拓展信息资源服务理论具有积极意义。
面向三农问答系统的关键技术研究 目录
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 社会环境
1.1.2 技术环境
1.1.3 “三农”信息服务需求
1.2 问答系统发展现状
1.2.1 问答系统的历史
1.2.2 问答系统概念及分类
1.2.3 问答系统体系结构
1.2.4 “三农”问答系统研究
1.3 研究内容
1.3.1 “三农”知识表示
1.3.2 面向“三农”FAQ技术研究
1.3.3 “三农”问题问句分类技术研究
1.3.4 “三农”问题答案抽取技术研究
1.4 研究方法及意义
1.4.1 研究方法
1.4.2 研究意义
1.5 本书的组织结构
第2章 中文信息处理基础
2.1 引言
2.2 分词
2.2.1 分词概述
2.2.2 分词方法
2.2.3 中科院分词
2.3 句法分析
2.3.1 句法分析概述
2.3.2 句法分析理论及方法
2.4 知网(HowNet)
2.5 本章小结
第3章 “三农”概念簇表示研究
3.1 引言
3.2 文本分类相关研究
3.3 基于规则的“三农”词表的构建
3.3.1 “三农”词表数据结构设计
3.3.2 基于DOM树的网页抽取
3.3.3 基于正则表达式的信息抽取
3.4 基于KNN的“三农”概念簇表示
3.4.1 特征抽取
3.4.2 基于KNN的“三农”概念簇形成
3.5 实验及结果分析
3.5.1 实验设计
3.5.2 评价标准
3.5.3 实验结果分析
3.6 本章小结
第4章 基于混合策略的“三农”FAQ系统研究
4.1 引言
4.2 FAQ系统相关研究
4.3 “三农”FAQ中问题相似度算法
4.3.1 基于句子词的表层相似度
4.3.2 基于句法分析的语义相似度
4.3.3 基于LSA的问句与答案相似度
4.3.4 “三农”FAQ的综合相似度
4.4 实验结果及分析
4.4.1 实验设计
4.4.2 实验结果分析
4.5 本章小结
第5章 “三农”问句分类研究
5.1 引言
5.2 问句分类相关研究
5.3 “三农”问句的分类体系
5.4 “三农”问句分类的特征选择
5.5 基于规则模板的“三农”问句粗分类
5.5.1 基于规则问句分类算法
5.5.2 问句规则模板的抽取算法
5.6 基于SVM“三农”问句精细分类研究
5.6.1 SVM分类器
5.6.2 “三农”问句特征向量
5.7 实验结果及分析
5.7.1 实验设计
5.7.2 问句类别统计
5.7.3 实验结果分析
5.8 本章小结
第6章 “三农”问答系统答案抽取研究
6.1 引言
6.2 相关研究
6.3 基于农业知识库的答案抽取
6.3.1 AGROVOC知识库
6.3.2 基于关系组的答案抽取
6.4 基于线索词的原因性问句答案抽取
6.4.1 原因性问句的候选答案
6.4.2 基于模板的答案抽取
6.5 基于语义摘要的方式性问句答案抽取
6.5.1 自动文摘概述
6.5.2 基于主题词的文摘自动抽取
6.6 实验结果及分析
6.6.1 评价标准
6.6.2 实验结果评价
6.7 本章小结
第7章 面向“三农”问答系统构建实现
7.1 系统运行环境
7.1.1 服务器环境
7.1.2 客户端环境
7.2 系统技术
7.2.1 Java
7.2.2 Ajax
7.2.3 Google Ajax Search API
7.2.4 HtmlParser
7.3 系统的设计构建与实现
7.3.1 系统逻辑结构设计
7.3.2 系统实现
7.4 本章小结
第8章 结束语
8.1 本书工作和创新之处
8.2 研究不足及后续研究展望
8.3 本章小结
参考文献
后 记
1.1 研究背景
1.1.1 社会环境
1.1.2 技术环境
1.1.3 “三农”信息服务需求
1.2 问答系统发展现状
1.2.1 问答系统的历史
1.2.2 问答系统概念及分类
1.2.3 问答系统体系结构
1.2.4 “三农”问答系统研究
1.3 研究内容
1.3.1 “三农”知识表示
1.3.2 面向“三农”FAQ技术研究
1.3.3 “三农”问题问句分类技术研究
1.3.4 “三农”问题答案抽取技术研究
1.4 研究方法及意义
1.4.1 研究方法
1.4.2 研究意义
1.5 本书的组织结构
第2章 中文信息处理基础
2.1 引言
2.2 分词
2.2.1 分词概述
2.2.2 分词方法
2.2.3 中科院分词
2.3 句法分析
2.3.1 句法分析概述
2.3.2 句法分析理论及方法
2.4 知网(HowNet)
2.5 本章小结
第3章 “三农”概念簇表示研究
3.1 引言
3.2 文本分类相关研究
3.3 基于规则的“三农”词表的构建
3.3.1 “三农”词表数据结构设计
3.3.2 基于DOM树的网页抽取
3.3.3 基于正则表达式的信息抽取
3.4 基于KNN的“三农”概念簇表示
3.4.1 特征抽取
3.4.2 基于KNN的“三农”概念簇形成
3.5 实验及结果分析
3.5.1 实验设计
3.5.2 评价标准
3.5.3 实验结果分析
3.6 本章小结
第4章 基于混合策略的“三农”FAQ系统研究
4.1 引言
4.2 FAQ系统相关研究
4.3 “三农”FAQ中问题相似度算法
4.3.1 基于句子词的表层相似度
4.3.2 基于句法分析的语义相似度
4.3.3 基于LSA的问句与答案相似度
4.3.4 “三农”FAQ的综合相似度
4.4 实验结果及分析
4.4.1 实验设计
4.4.2 实验结果分析
4.5 本章小结
第5章 “三农”问句分类研究
5.1 引言
5.2 问句分类相关研究
5.3 “三农”问句的分类体系
5.4 “三农”问句分类的特征选择
5.5 基于规则模板的“三农”问句粗分类
5.5.1 基于规则问句分类算法
5.5.2 问句规则模板的抽取算法
5.6 基于SVM“三农”问句精细分类研究
5.6.1 SVM分类器
5.6.2 “三农”问句特征向量
5.7 实验结果及分析
5.7.1 实验设计
5.7.2 问句类别统计
5.7.3 实验结果分析
5.8 本章小结
第6章 “三农”问答系统答案抽取研究
6.1 引言
6.2 相关研究
6.3 基于农业知识库的答案抽取
6.3.1 AGROVOC知识库
6.3.2 基于关系组的答案抽取
6.4 基于线索词的原因性问句答案抽取
6.4.1 原因性问句的候选答案
6.4.2 基于模板的答案抽取
6.5 基于语义摘要的方式性问句答案抽取
6.5.1 自动文摘概述
6.5.2 基于主题词的文摘自动抽取
6.6 实验结果及分析
6.6.1 评价标准
6.6.2 实验结果评价
6.7 本章小结
第7章 面向“三农”问答系统构建实现
7.1 系统运行环境
7.1.1 服务器环境
7.1.2 客户端环境
7.2 系统技术
7.2.1 Java
7.2.2 Ajax
7.2.3 Google Ajax Search API
7.2.4 HtmlParser
7.3 系统的设计构建与实现
7.3.1 系统逻辑结构设计
7.3.2 系统实现
7.4 本章小结
第8章 结束语
8.1 本书工作和创新之处
8.2 研究不足及后续研究展望
8.3 本章小结
参考文献
后 记
展开全部
面向三农问答系统的关键技术研究 作者简介
张军亮，1983年生，河南省林州市人，南京大学情报学博士，新乡医学院副教授，研究方向为信息资源管理。代表作有《基于任务驱动的个性化教学模式》《生物和医药技术领域知识生产分析——基于“863计划”科技报告》等。
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