一、对中文网站信息分类体系的调查与比较（论文文献综述）
先泽加[1]（2021）在《面向句法树库的藏语疑问句研究》文中提出藏文信息处理经过二十多年的发展历程,“字”和“词”处理的研究取得了丰硕的成果并制定了相关国家和国际标准,句法分析是藏文信息处理研究领域的重要课题。较之“字”处理、“词”处理更加复杂,涉及词法分析、句法分析、语义理解等诸多方面。句法分析主要目标是让计算机能够理解句子的含义,并能够生成合格的句子。本文从语言信息处理的角度,构建藏语问句标注语料库、制定藏文问句分类体系、界定藏文疑问句的概念、较为详细描述藏语疑问句的句法结构。首先,讨论了语料库的研究背景和国内外的研究现状,并从不同题材的各种文本中抽取了5000个藏文疑问句进行分词和词性标注,且参考针对英文而制定的UIUC问句分类体系和内外已有的分类体系基础上,依据藏民族对事物划分的特点,并根据藏语自身的特点,定义了藏文问句分类体系和标注规范。其次,对英语、汉语和藏语的文献中的疑问句的概念进行论述,并通过结合藏语语法理论,对藏文问句的自身结构特点和藏语自然语言处理的需求,界定了藏语疑问句的概念。从大量藏语文本语料中统计归纳了疑问标记,然后通过根据疑问标记的构词特征和语义类型一一进行分类,本文中疑问标记分为疑问代词、疑问助词和疑问结构三类进行详细描述。最后,介绍了对英语、汉语和藏语疑问句的分类情况,然后参考前人的研究成果,对藏语疑问句及其结构展开分类统计研究,其目的是检验藏语句法结构分类归纳的正确性,提高藏语句法分析的效率,加快藏语句法树库构建的进程。综上所述,藏语疑问句的研究可以为藏语句法分析和树库构建提供有力的支撑,同时可以为藏文问答系统、机器翻译、搜素引擎、文本分类等应用场景提供语言基础。因此,藏语疑问句的研究具有重要的现实意义和理论价值。
万丽影[2]（2021）在《普通话学龄前儿童分级词表的建立及其对童书分级的应用》文中研究说明词汇习得是儿童语言习得非常重要的方面,儿童词汇的习得情况不仅是衡量儿童语言能力的重要指标,也是考察儿童认知发展水平的重要参考。普通话儿童语言的研究经过几十年的发展,在儿童语音、词汇、句法、语用等方面都取得了一系列令人瞩目的成就,对不同年龄的儿童语言也进行了全面的描写和分析。但是,儿童分级词表的研究和建立还很不充分。随着时代的高速发展,儿童的成长环境也发生了巨大的变化,语言环境更加丰富、复杂和多样,儿童语言发展情况也与过去有所不同。国内童书分级还处于探索尝试的初级阶段,尚未形成科学的、权威的、实用性强的、结合汉语特点的分级标准和体系,分级的方法以主观经验为主,分级研究的成果主要是为了出版和销售书籍,研究分级阅读的专家构成来源单一。但是,童书分级是大势所趋,分级的目的是为了更进一步的分级阅读。本研究旨在儿童语言学、心理学等理论的指导下,利用世界上最大的儿童语料库——CHILDES（儿童语言数据交流系统）,相关的前人学术研究中提供的词汇和词表,以及自主录音的儿童语料进行分词校对和整理,建立了包含12大类、79小类的词汇分类体系,最终编制出普通话学龄前儿童分级词表,包括3～4岁,4～5岁和5～6岁三个子表,也根据词汇分类标准建立了普通话学龄前儿童名词分级表、动词分级表、形容词分级表和其他词类分级表四个子表。之后,选取畅销的优秀儿童读物,首先运用分词软件对其文本进行分词,以上述分级词表为依据,将文本中的词语或概念与分级词表中的词语或概念进行匹配,得到每个词的等级,然后分析研究各类词的等级分布情况,以此作为文本分级的参考之一,并最终给出语言学角度的分级建议。本研究在综合不同的汉语词汇分类体系的基础上,建立了包含12大类、79小类的词汇分类体系帮助我们更好地认识和分析儿童语言,建立了一份普通话学龄前儿童（3～6岁）分级词表,并将词表应用于童书分级实践。本研究弥补了普通话学龄前儿童分级词表研究的不足,为童书分级和读者选书用书,为儿童语言评估和教育都提供了一定的参考。
唐忠[3]（2021）在《支持产品概念设计的专利知识挖掘方法及其原型系统研究》文中认为概念设计是产品创新的核心,是一种基于知识驱动的问题求解过程,其实质是对知识进行迁移和重组的过程。作为创新设计的产物,专利文献成为了一种新的激发设计者获得创新灵感的知识资源,它与产品创新活动关系最为密切。因此,如何从海量专利文献中挖掘并利用专利知识辅助概念设计就成为了产品创新设计的关键。专利文献的分类和检索是专利知识挖掘与支持产品概念设计的必要工具和重要研究内容。本论文以中文专利文献为研究对象,以获取产品概念设计所需知识为目的,从专利分类和专利知识检索的角度出发,对其中存在的一些关键问题和支持产品概念设计的方法与工具进行研究,提出了支持产品概念设计的专利知识挖掘新方法。本论文的主要研究内容如下:（1）根据现有概念设计求解过程模型的相关研究,对构成概念设计求解过程模型的设计元素信息进行分析,构建了专利知识辅助产品概念设计的需求-功能-原理-结构（Requirement-Function-Principle-Structure,RFPS）过程模型,建立了功能基来规范表达该模型中的功能,并对模型中各层的作用及其相互关系进行了详细的论述。（2）以现有的几种特征权重计算方法为例,首先分析并阐述了专利分类中如何合理地对测试集专利进行特征权重计算,并在此基础上提出了五种无监督特征权重计算方法。然后,针对目前有监督词语权重方法在专利分类方面表现出的不足,建立了一种融合词-文本-类别的多层次专利特征权重计算模型,并在此基础上,基于累积剩余熵提出了一种有监督词语权重方法。最后,针对无监督和有监督特征权重计算方法均未考虑词语之间的语义关系问题,构建了加权词向量并引入证据理论、圆周卷积和卷积神经网络来完成加权词向量的合成。更进一步地,为了解决传统向量空间模型存在的稀疏问题,提出了一种基于语义的向量空间模型来实现专利的特征权重计算。通过实验分别验证了所提方法的可行性和有效性。（3）根据专利中所蕴藏的设计知识的特点,分别用动名词词组（动词+名词对）、动词和名词代表专利中的功能知识、原理知识和结构知识,完成了专利知识的表示。以Stanford Corenlp为词性标注工具,阐述了专利知识的提取规则。针对专利中的附图知识,给出了从专利中提取专利附图的算法。建立了以专利标题和摘要为索引的专利知识组织与存储策略,为进一步地实现专利知识的检索提供了支持。（4）作为利用专利知识的必要工具之一,专利知识检索决定了专利知识应用（即迁移与重组）的效率与效果。针对关键词检索方法会出现使用同义词的现象以及关键词不能充分表达检索意图的问题,根据国际专利分类表（IPC）建立了意图单元来识别与理解检索意图,提出了基于IPC的专利知识检索方法,并详细阐述了该方法的计算流程。考虑到每个意图单元和每个专利中所包含的功能动词数不可能完全彼此相同,分别从IPC和专利中提取了完整的用于描述动作的功能动词集,进而定义了用于专利知识检索的功能绝对性指标,解决了专利知识检索中仅用余弦函数计算相似度存在的问题,提高了专利知识检索的准确性。（5）以前述理论研究为基础,开发了支持产品概念设计的专利知识挖掘原型系统（Patent Knowledge Mining Prototype System,PKMPS）。将PKMPS应用于压水型反应堆辐照样品孔塞的创新设计中,展示了PKMPS各功能模块的窗口布局,同时详细介绍了各功能模块的操作规则与使用方法。初步验证了PKMPS在辅助产品概念设计上的可行性和实用性。
王翔宇[4]（2020）在《基于领域本体的农药信息语义查询系统研究与实现》文中指出农药是农业生产活动中重要的农用物资,可以防治病虫害、维持作物正常生长,从而提高作物产量、作物质量,增加农业收入。面对作物病虫害,关于农药的选择和安全合理使用,以及对于农药中毒后的急救处理便成为农业生产活动中不可回避的问题。针对当前农药信息系统多是基于关键字的查询系统,且农药使用信息较为分散,缺乏系统化,尤其缺乏对未知农药的中毒急救查询等问题。本文研究了对农药使用信息和未知农药中毒急救的语义查询方法,设计并实现了基于领域本体的农药信息语义查询系统。主要研究内容如下:（1）构建农药和农作物领域本体。首先需要建立农药和农作物领域本体,信息源于中国农业出版社出版的《农业科学叙词表》以及部分已搜集整理的信息,辅以网络爬虫Scrapy框架,爬取目标网站信息以及权威书籍和相关领域文章作为本体构建信息的补全与后续的更新来源。改进了用于领域本体构建的七步法（增加验证与评价本体、持久化为关系型数据库这两个环节）构建农药和农作物领域本体,这是系统的关键和基础。（2）构建中毒症状本体和中毒症状用户词典。为了实现对未知农药中毒急救的查询,首先搜集并整理中毒症状与急救措施,以及用户输入的中毒症状文本,确定要添加的中毒的部位、表现、接触方式、农药名这几类词,并在筛选后构建中毒症状本体,再以本体主要内容构建NLPIR系统的中毒症状用户词典。系统对用户输入的文本进行分词,提取关键词并在中毒症状本体中查询关键词的同近义词,最后将查询结果作为查询条件,在农药和农作物领域本体数据库中查询农药的中毒症状与急救措施等属性,根据关键词的数量逐步缩小查询结果范围。（3）基于农药和农作物领域本体的语义查询过程。利用农药和农作物领域本体数据库和农药使用信息数据库设计了农药使用信息的语义查询功能,利用中毒症状本体数据库、中毒症状用户词典、农药和农作物领域本体数据库设计了未知农药中毒急救语义查询功能。（4）基于领域本体的农药信息语义查询系统设计与实现。主要功能都依赖于农药和农作物领域本体的内容,实现用户对农药和农作物分类体系浏览、农药使用信息语义查询、未知农药中毒急救语义查询功能,以及对系统的意见反馈。管理员则通过修改本体文件和用户词典以及数据库等信息对系统数据做出修改和更新,并按照用户合理反馈对系统进行更进一步地更新与完善。
陈岩英[5]（2020）在《旅游安全传播信号对旅游者安全行为的影响机制研究》文中认为旅游安全传播是政府、企业、利益相关者等主体基于媒体渠道,面向旅游者、从业人员和公众等开展的旅游安全信息传递活动。在传统的研究中,以危机处置和应对为目标的危机传播备受重视。随着旅游安全形势的日益复杂化,旅游行政机构和旅游企业的安全任务越来越复杂。旅游安全传播的任务体系逐渐从传统的危机传播转变为多阶段进程中的多任务结构。但是,旅游安全传播的这种任务需求既未在实践中得到重视,也未在理论研究中得到重视。因此,基于互联网技术和新媒体时代背景、基于我国旅游产业安全发展的需求结构,对旅游安全传播信号对旅游者安全行为的影响机制进行系统分析和实证检验,既有利于丰富旅游安全传播的理论范畴,也有利于丰富旅游者行为响应的理论机制,对于推动旅游安全传播理论的建构和完善具有重要的理论价值。本研究旨在丰富和发展旅游安全传播理论,并对旅游安全传播信号对旅游者安全行为的影响机制进行探索和验证,研究分为理论研究、实证研究和综合研究等三个阶段,各阶段研究内容和研究方法包括:（1）在理论研究阶段,研究通过文献分析和理论考察对旅游安全传播、媒体、旅游者安全行为等关键概念进行了归纳分析,并辨析了旅游安全传播的信号机制和任务属性,提出了旅游安全传播与行为响应分析框架;（2）在实证研究阶段,研究分别对非危机情境下旅游安全传播信号对旅游者安全线下行为的影响机制和危机情境下旅游安全传播信号对旅游者线上安全沟通行为的影响机制进行了建模检验。首先,研究以认知行为理论和信号理论作为理论基础,以2017年中国政府举办的厦门金砖峰会作为背景事件,基于SEM结构方程建模、回归分析等方法,对非危机情境下传播信号对旅游者线下旅游安全行为的影响机制进行了实证检验。其次,研究以2018年7月泰国沉船事件作为背景事件,以436个中文媒体平台的11万余条声量信号作为大数据基础,并引入VAR模型对危机情境下传播信号对旅游者线上安全沟通行为的影响机制进行了验证分析;（3）在综合研究阶段,研究基于实证研究结论,对基于传播主体、传播情境、传播内容、传播渠道的旅游者安全行为干预策略进行了建构分析。研究发现:（1）旅游安全传播是一种面向多任务结构的综合性旅游安全传播活动,建构旅游安全传播机制应该以旅游安全传播的情境分析作为起点,并以旅游者的安全行为响应作为结果导向,这是推动旅游安全传播治理成效得以实现的重要基础。立足于这一基本立论和对传统传播模型的改进,本研究提出了由“传播主体（who）--传播情境（situation）--传播性质（nature）--传播任务（task）--传播内容（content）--传播渠道（channel）--感知（perception）--响应（response）”等构成的旅游安全传播分析框架;（2）在非危机情境下,旅游者的安全行为一般包括安全遵守行为和安全参与行为等两类基础行为体系。媒体是传播安全保障信息的重要渠道,媒体传播的信号在游客行为影响过程中具有重要作用。在旅游地启用强化型安保的非危机情境下,强化型安保的媒体信号对旅游者的个人体验、安全感知、安全遵守行为和安全参与行为等具有显着的驱动作用,旅游者的个人安保体验在媒体信号的传播中具有重要的参照性作用,它对媒体信号的行为影响力具有差异化的中介影响过程,安全感知也是重要的中介变量。研究还表明,政府对强化型安保的多渠道宣传和安保实践所展示的行为活动均具有显着的信号意义。（3）在旅游危机情景下,线上潜在旅游者的安全沟通行为是互联网时代旅游安全行为的重要拓展维度,它包括了旅游安全信息生产和旅游安全信息分享等安全传播行为。泰国沉船事件的实证分析表明,线上媒体的总体声量信号对潜在旅游者的安全信息生产行为和安全信息分享行为具有显着的动态影响,但线上主流媒体、商业媒体、自媒体等分类媒体的声量信号呈现差异化的动态影响效应。潜在旅游者安全信息生产声量对其安全信息分享声量具有显着的动态影响,其中维度内的方差贡献率大于维度外的方差贡献率;（4）旅游安全传播策略建构应该区分传播主体、传播情境、传播内容和传播渠道。从传播主体来看,面向政府、企业和旅游者的传播导向分别是有序的舆情引导、精准的信息把控和理性的信息生产。从传播情境来看,在非危机情境下,旅游安全传播重点是安全知识的传播和安全体验的提升;在危机情境下,旅游安全传播的重点是线上安全沟通行为的调控和风险感知的干预。从传播内容来看,应基于任务性质导向细化优化传播内容要素。从传播渠道来看,主流媒体、商业媒体和自媒体都是旅游安全传播的有效渠道,基于影响力的配置策略是提升传播成效的关键。本研究区分危机情境和非危机情境,对旅游安全传播信号对旅游者线下安全行为和线上安全行为的影响机制进行了整合分析和区别检验。本研究的理论贡献主要包括:（1）研究通过区分旅游安全传播的情境结构探索多分类情境下的旅游安全传播机制,提出了旅游安全传播与行为响应分析框架,为理解和阐述旅游安全传播与旅游者安全行为响应的过程机制提供了认知基础;（2）研究对非危机情境下旅游安全传播信号对旅游者线下旅游安全行为的影响机制进行了实证检验,并对旅游安全传播中媒体信号与环境体验信号的差异化作用机制进行了比较分析,为现场旅游活动中旅游安全传播的作用机制分析提供了理论依据;（3）研究识别了旅游危机情境下潜在旅游者线上安全沟通行为的维度结构,对互联网时代旅游安全行为的表现情境和维度类型进行了拓展,由此形成了包括线下旅游安全行为（旅游安全遵守和旅游安全参与）和线上旅游安全行为（旅游安全信息生产和旅游安全信息分享）的旅游者安全行为分析架构;（4）研究构建了线上参与者安全情感词库,并首次将舆情声量数据作为变量数据进行采集分析,同时采用了基于VAR模型的脉冲响应分析法,实现了对旅游危机线上媒体声量信号对潜在旅游者安全沟通行为的动态影响关系的拟合分析和实证检验,并为旅游危机舆情分析引入了新的分析工具和方法。本研究对于旅游产业开展危机和非危机情境下的旅游安全传播工作,科学调控旅游者的安全行为提供了实证案例和理论依据,并提出了针对性的策略体系,是兼具理论性与实践性的重要研究议题。
戴茹冰[6]（2020）在《汉语抽象语义表示体系、资源构建及其应用研究》文中研究表明语义表示作为自然语言处理的重难点,一直是学界研究的热点问题。面对语言计算从句法向语义层面转型的大趋势,现有的语言资源包括概念语义、框架语义和情境语义方面都有不同程度的发展,将多层次多类型的语义资源融合,构建一个深层语义表示的语言知识库成为现阶段亟待解决的问题之一。目前对于语义表示的研究不论是从语言理论还是自动分析领域,研究方向都逐渐从句法走向了语义,句法结构的表示方法也由最初树形（tree）结构,到非投影树（non-project tree）结构,再到初步尝试和应用图（graph）结构,经历了由树到图的发展进程。而抽象语义表示AMR（Abstract Meaning Representation,AMR）作为一种全新的语义表示方法,将句子的语义抽象为一个单根有向无环图。这种抽象语义表示方法将句法和语义信息相结合,以图结构来表示语义,揭示树结构所无法表征的论元共享现象,给句子语义以更加清晰的表达。然而句子中的词语和AMR图的概念对齐信息缺失,一定程度上影响自动分析效果和语料标注质量,同时中文还未有较大规模的AMR语料库。本文借鉴英文AMR语义表示理念,结合汉语自身特点并融合概念对齐信息,提出一套适用于汉语的句法语义一体化的表示方法,即概念对齐汉语抽象语义表示CA-CAMR（Concept-to-word Alignment Chinese Abstract Meaning Representation,CA-CAMR）体系。具体内容包括以图结构处理论元共享问题,融合句子词语到AMR图的概念对齐信息以提升语义表示能力,并在CA-CAMR标注体系中规定汉语特殊结构及复句关系标注方法。通过英汉AMR在语义表示的对比,总结CA-CAMR对AMR的继承及在此基础上的发展,证明本文提出的CA-CAMR表示体系在描写汉语语义的优势,并且融合概念对齐信息对于语言学研究和自动分析算法设计都具有一定价值。CA-CAMR表示体系的建立为进一步开展概念对齐的汉语抽象语义表示语料库奠定基础。在此基础上,本文进行了CA-CAMR语料库构建。以CA-CAMR标注规范为指导,采用人机结合的语料库标注方式,通过CAMR语料标注平台CAMR Anno Kit构建汉语抽象语义标注语料库。CA-CAMR语料库目前包含来自《小王子》、宾州中文树库CTB8.0（the Penn Chinese Treebank,CTB）的网络媒体语料和小学语文教材（人教版）共20149句语料。本文详细展示语料标注情况,针对试标语料的不一致现象给出消解策略,并对语料库数据进行系统地统计与分析,包括图结构、论元共享现象及汉语特殊句法结构的标注情况。统计结果表明所标CA-CAMR语料库达到一定规模,并在深层语义表示及特殊句法结构上具有优势,实现句法语义一体化标注,可以为相关研究提供语料资源支持。最后探索构建CA-CAMR表示体系及语料库在语言本体及自然语言处理两个方面的应用价值。省略是汉语中常见的语言现象,在传统的句法语义表示方式中,含有省略信息的语言结构往往被忽视。本文利用CA-CAMR语料库考察汉语语义省略结构在大规模真实文本中的分布情况,大致描写出汉语省略现象的概貌。然后以省略现象中所占比例最高（47.3%）的省略“的”字结构为研究对象,构建一套自动识别与自动补全省略中心语的实验方案,实验结果表明该方法能够在CA-CAMR语料中有效识别及补全省略的“的”字结构,证明CACAMR表示体系及语料库对汉语深层语义关系表达的研究价值。
雷树杰[7]（2019）在《英文武器装备名构造规律与自动识别研究》文中研究说明军事文本的自动化处理是军事信息化的重要组成部分,军事类命名实体识别是军事文本自动化处理的基础性工作,英文武器装备名就是一类重要的军事类命名实体。英文武器装备名构成成分种类复杂,构成模式数量繁多,再加上军事领域标注语料的稀缺,使得英文武器装备名识别较为困难。同时,英文武器装备名具有明显的领域特征,可以为英文武器装备名自动识别提供支持。本文以英文武器装备名自动识别为具体任务,论证领域特征在特定领域实体识别中的有效性。本文主要研究内容和创新点如下:（1）本文首先展开对英文武器装备名的构造规律研究。在揭示英文武器装备名这一特定语言现象命名规律的同时,得到了英文武器装备名构成要素词典与构成模式集两大领域知识库。在两大领域知识库的支持下,本文设计了规则识别算法分别对英文武器装备名词条与文本中的英文武器装备名进行识别。前者的目的在于验证本文构建的英文武器装备名构成成分分类体系的描写能力,以说明本文英文武器装备名构造规律研究的科学性;后者的目的在于通过规则识别方法,分析英文武器装备名识别的难点与关键点。（2）以两大领域知识库为语言资源,本文将英文武器装备名的领域特征分别融入到了CRF（Conditional Random Fields,条件随机场）模型与深度学习模型当中,并通过与词性特征、依存句法特征的实验结果进行对比,进一步论证了领域特征在特定领域实体识别中的有效性。在具体研究中,本文还针对英文武器装备名领域特征的特点,对CRF模型与Bi-LSTM（Bidirectional Long-Short-Term Memory,双向长短时记忆网络）+Multi-Head-Attention+CRF模型进行了改进。（3）在实验论证领域特征在特定领域实体识别任务中有效性的基础上,本文通过设计七个评价指标对词性特征、依存句法特征与英文武器装备名的领域特征在语料中的分布进行了统计调查。以此为基础,本文为“领域特征对特定领域实体识别任务的支持作用强于普通语言学特征”这一现象提供了一个较为科学合理的解释,进而从原理层面论证了领域特征在特定领域实体识别任务中的有效性。（4）通过在不同语料规模下进行实验,本文揭示了CRF模型与Bi-LSTM+Multi-Head-Attention+CRF模型在利用特征方面的特点。值得一提的是,本文发现词性特征与依存句法特征对Bi-LSTM+Multi-Head-Attention+CRF模型产生正向支持作用对语料规模有一定要求,而英文武器装备名的领域特征则没有这一要求。（5）通过将CRF模型与Bi-LSTM+Multi-Head-Attention+CRF模型的识别效果进行对比,本文发现在一定条件下,CRF模型的表现要优于Bi-LSTM+Multi-Head-Attention+CRF模型。这对于研究人员根据任务的不同（尤其是工程实践中）选取不同的模型与特征组合具有一定的指导意义。（6）从英文武器装备名识别这一具体任务出发,本文对特定领域实体识别进行了一般性的任务评估,并提出了一些具体的方法性建议,期望为相关领域研究者提供更多参考和借鉴。本文对英文武器装备名这一特定领域实体识别任务进行了较为全面的研究,能够为下一步构建实用性的英文武器装备名识别系统提供有效的技术思路和方法。此外,本文对其它军事类命名实体以及其他特定领域实体的识别研究都有一定的借鉴和参考价值。
武秀枝[8]（2019）在《用户协同构建的知识社区分类体系质量评价与优化研究》文中进行了进一步梳理进入知识经济时代,知识社区已经逐渐成为用户创造、分享和获取知识的重要平台,给人们的学习、工作和生活带来了极大的便利。然而,伴随着知识社区的繁荣和用户的大量涌入,海量的用户生成内容给知识社区的信息组织带来了挑战。源自传统文献分类法的网络信息分类方法在知识社区资源的分类、组织和管理上显得力不从心。因此,为了满足用户个性化的创作方式和传播需求,知识社区的分类体系多基于用户参与构建,典型的如:豆瓣的标签分类体系和知乎的话题分类体系。这些分类体系的构建都融入了用户行为,在一定程度上反映了用户的关注热点和信息需求,但也存在类目命名随意,类目结构缺乏逻辑性等诸多问题,给用户的使用和浏览造成了极大不便。因此,本文围绕用户协同构建的知识分类体系优化问题,开展了一系列探索,主要内容包括:（1）首先,对知识社区、用户协同构建的知识社区分类体系、知识社区分类体系质量评价以及知识社区分类体系的优化等概念和研究现状进行了梳理,为本研究的开展打下了坚实的理论基础。（2）其次,结合前人的研究从可用性、易用性和通用性三个维度出发,构建了用户协同构建的知识社区分类体系质量评价的指标体系,并选择知乎为研究对象,抽取了知乎平台的物理学、历史学和文学三个话题领域,共15,716条类目数据进行评价,总结出知乎话题分类体系存在的主要问题。（3）再次,为进一步探究用户协同构建的知识分类体系质量影响因素,本文基于已有研究成果,设计了用户协同构建的知识社区分类体系质量影响因素模型,采用问卷调查法,邀请参与过知乎话题分类的熟练用户对质量影响因素的相互影响程度进行打分,并运用DEMATEL方法最终得出了用户协同构建的知识社区分类体系质量的关键影响因素:协同机制、参与动机、易用性、可用性、有用性和沟通协商。（4）最后,结合分类体系质量评价结果以及关键影响因素,从用户因素、系统因素和协同因素三个方面提出了用户协同构建的知识社区分类体系的优化策略,并以知乎为实证对象给出具体对策建议。
王金叶[9]（2016）在《腾讯门户网站目录分类体系的优化研究》文中研究指明随着现代信息通信技术的发展,网络信息资源呈现爆炸式增长的趋势。在有效地组织和管理这些信息资源方面,图书情报界应有所作为。截止目前,我国并未有一部统一的网络信息资源分类法,这就使得大多数的商业网站只能采用自编分类体系,但这些自编分类体系过于注重实用性,忽视了事物之间固有的逻辑系统,存在着类目划分的科学性不足、类目设置随意等一系列问题。因此,对国内综合性门户网站目录分类体系进行优化研究是很有意义的。本文以腾讯网为切入点,分析研究国内综合性门户网站目录分类体系的不足,并提出了优化措施。文章由六个部分组成,第一部分梳理了国内外关于网络信息资源分类的源流和主要观点,指出了本文的研究方法和创新点。第二部分深入介绍了当前腾讯网在网页界面与基本功能、类目结构与类目设置和类间关系与类目名称三方面的具体情况。第三部分在此分析的基础上,把腾讯网与其他三个典型的信息资源分类体系——传统文献分类法《中国图书馆分类法》（以下简称《中图法》）（第五版）、适合网络媒体使用的《中文新闻信息分类与代码》和同类综合性门户网站新浪网在使用对象、分类原则、标记规则及类目对照等四个方面进行比较研究。第四部分由此得出了腾讯网应采取的三项优化措施:在构建方面,使网页界面干净友好,其基本功能要齐全实用;在类目设置方面,做到划分均衡标准,兼顾大众与学术,类间关系要清晰得当,类名设置要科学灵活;在满足用户需求上,网站的标记符号应根据实际情况设置,可多设立相关的说明注释。第五部分以上述腾讯网的优化策略为基本依据,拟建了该网站以一级类目为例的目录分类体系大纲,并于第六部分作出了总结。
王建娟,王海霞[10]（2012）在《刘延章的网络信息分类思想》文中研究说明刘延章是我国当代的文献分类学家。本文探讨他从事网络信息分类研究和教学过程中所形成的网络信息分类思想。
二、对中文网站信息分类体系的调查与比较（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、对中文网站信息分类体系的调查与比较（论文提纲范文）
（1）面向句法树库的藏语疑问句研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 国内外研究现状 |
| 1.1.1 国外研究现状 |
| 1.1.2 国内研究现状 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究内容 |
| 第2章 藏文疑问句标注语料库 |
| 2.1 文本语料收集 |
| 2.2 分词和词性标注 |
| 2.3 疑问句收集 |
| 2.4 藏文问句分类体系与标注规范 |
| 第3章 藏文疑问句概念及标记 |
| 3.1 藏文疑问句的概念 |
| 3.2 藏文疑问标记 |
| 3.2.1 藏文疑问代词标记 |
| 3.2.2 藏文疑问助词标记 |
| 3.2.3 疑问句法结构标记 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 藏文疑问句的分类与结构 |
| 4.1 藏文疑问句的分类 |
| 4.1.1 是非疑问句 |
| 4.1.2 选择疑问句 |
| 4.1.3 反复疑问句 |
| 4.1.4 特指疑问句 |
| 4.1.5 自问自答句 |
| 4.2 藏语疑问句结构统计 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 附录: 藏语问句标注语料库 |
| 在校期间的研究成果 |
| 致谢 |
（2）普通话学龄前儿童分级词表的建立及其对童书分级的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.2.1 儿童语言研究 |
| 1.2.2 童书分级研究 |
| 1.3 研究意义与方法 |
| 第二章 概念界定和理论基础 |
| 2.1 相关概念的界定 |
| 2.1.1 词与词汇 |
| 2.1.2 学龄前儿童 |
| 2.1.3 儿童图书 |
| 2.1.4 图书分级 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 功能论 |
| 2.2.2 基于用法建构理论 |
| 2.2.3 皮亚杰发生认识论 |
| 2.2.4 维果茨基“最近发展区” |
| 2.2.5 儿童语言发展的脑生理基础 |
| 2.2.6 隐喻思维 |
| 2.2.7 儿童阅读心理 |
| 第三章 分级词表 |
| 3.1 词汇的选取 |
| 3.1.1 选取的原则 |
| 3.1.3 选取的过程 |
| 3.1.3.1 词类的划分 |
| 3.1.3.2 纯儿童语料的分词 |
| 3.1.3.3 词汇的增删和等级调整 |
| 3.2 词表的建立 |
| 第四章 童书分级的应用研究 |
| 4.1 童书分级的作用 |
| 4.1.1 童书分级的必要性 |
| 4.1.2 童书分级的重要性 |
| 4.2 童书分级的量化分析 |
| 4.2.1 影响因素的确定 |
| 4.2.2 影响因素的计算 |
| 4.3 童书的选择与文本预处理 |
| 4.4 童书的分级结果及讨论分析 |
| 第五章 总结 |
| 5.1 研究的创新点 |
| 5.2 研究的价值 |
| 5.3 研究的不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 普通话学龄前儿童(3~6岁)分级词表 |
| 附录 B 《苏丹的犀角》词汇等级 |
| 致谢 |
（3）支持产品概念设计的专利知识挖掘方法及其原型系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 产品概念设计概述 |
| 1.2.1 产品创新设计相关概念 |
| 1.2.2 概念设计的内涵 |
| 1.2.3 概念设计过程模型的研究 |
| 1.3 辅助产品创新设计的功能基和专利知识研究 |
| 1.3.1 产品功能的定义与表达 |
| 1.3.2 功能基支持产品创新设计的研究 |
| 1.3.3 基于专利知识辅助产品创新设计的研究 |
| 1.4 面向产品创新设计的专利分类与检索研究 |
| 1.4.1 面向产品创新设计的专利分类研究 |
| 1.4.2 面向产品创新设计的专利检索研究 |
| 1.5 存在的主要问题与本论文研究的技术路线 |
| 1.5.1 存在的主要问题 |
| 1.5.2 本论文研究的技术路线 |
| 1.6 论文的体系架构与主要研究内容 |
| 2 专利知识辅助产品概念设计过程模型及其关键技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于功能基的概念设计求解过程模型 |
| 2.2.1 功能基的建立 |
| 2.2.2 建立基于功能基的概念设计求解过程模型 |
| 2.3 专利知识辅助产品概念设计过程模型 |
| 2.4 基于功能基的专利分类关键技术 |
| 2.4.1 专利获取及其标签设定 |
| 2.4.2 专利成分选择及预处理 |
| 2.4.3 特征选择与专利向量化表示模型 |
| 2.4.4 专利分类算法与分类性能评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于功能基的专利分类特征权重计算方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 专利分类中测试集专利特征权重计算方法分析 |
| 3.2.1 现有的无监督特征权重计算方法分析 |
| 3.2.2 现有的有监督特征权重计算方法分析 |
| 3.3 无监督的专利特征权重计算方法 |
| 3.4 有监督的专利特征权重计算方法 |
| 3.4.1 融合词-文本-类别的多层次专利特征权重计算模型 |
| 3.4.2 基于累积剩余熵的专利特征权重计算 |
| 3.5 基于语义的专利特征权重计算方法 |
| 3.5.1 词向量模型及基于词向量的专利特征权重计算 |
| 3.5.2 基于加权词向量的专利特征权重计算 |
| 3.5.3 基于证据理论的专利特征权重计算 |
| 3.5.4 基于圆周卷积的专利特征权重计算 |
| 3.5.5 基于卷积神经网络的专利特征权重计算 |
| 3.5.6 基于语义向量空间模型的专利特征权重计算 |
| 3.6 实验设计及结果分析 |
| 3.6.1 无监督的专利特征权重计算结果与分析 |
| 3.6.2 有监督的专利特征权重计算结果与分析 |
| 3.6.3 基于语义的专利特征权重计算结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 支持产品概念设计的专利知识挖掘与检索方法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 专利知识表示及其提取规则 |
| 4.2.1 专利知识的表示 |
| 4.2.2 专利知识的提取规则 |
| 4.3 基于国际专利分类表的专利知识检索意图识别与理解方法 |
| 4.3.1 问题的提出 |
| 4.3.2 建立基于国际专利分类表的意图单元 |
| 4.4 基于国际专利分类表的专利知识检索方法 |
| 4.4.1 功能动词的建立 |
| 4.4.2 基于国际专利分类表的专利知识检索流程 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 支持产品概念设计的专利知识挖掘原型系统及其应用实例 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统开发环境及总体框架 |
| 5.2.1 系统开发环境 |
| 5.2.2 系统总体框架 |
| 5.3 专利知识挖掘原型系统开发及其应用实例 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 |
| 致谢 |
（4）基于领域本体的农药信息语义查询系统研究与实现（论文提纲范文）
| 符号说明 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 本体研究现状 |
| 1.3.2 中文分词研究现状 |
| 1.4 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.4.3 技术路线 |
| 1.5 章节安排 |
| 2 相关理论与技术 |
| 2.1 领域本体相关理论与技术 |
| 2.1.1 本体的种类和主要描述语言 |
| 2.1.2 领域本体的主要构建方法 |
| 2.2 中文分词相关理论与技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 农药和农作物领域本体构建研究 |
| 3.1 领域本体的构建流程 |
| 3.2 获取领域关键概念和术语 |
| 3.3 确定概念间的关系和概念的属性 |
| 3.4 半自动添加实例 |
| 3.5 验证与评价本体 |
| 3.6 持久化为关系型数据库 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 中毒症状本体和用户词典的构建 |
| 4.1 中毒症状本体构建 |
| 4.1.1 对中毒症状与急救措施的搜集与整理 |
| 4.1.2 对中毒症状输入文本的统计与筛选 |
| 4.1.3 中毒症状本体构建并持久化为数据库 |
| 4.2 基于中毒症状本体的用户词典构建 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 基于农药和农作物领域本体的语义查询过程 |
| 5.1 农药使用信息查询 |
| 5.2 未知农药中毒急救查询 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 基于领域本体的农药信息语义查询系统设计与实现 |
| 6.1 需求分析 |
| 6.2 系统总体设计 |
| 6.3 数据库设计 |
| 6.4 系统详细设计与实现 |
| 6.4.1 农药使用信息语义查询模块 |
| 6.4.2 未知农药中毒急救查询模块 |
| 6.4.3 农药和农作物分类体系浏览模块 |
| 6.4.4 用户意见反馈模块 |
| 6.4.5 信息管理模块 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文与成果 |
（5）旅游安全传播信号对旅游者安全行为的影响机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与问题提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.2 研究目的与研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究重点与预期创新 |
| 1.4.1 研究重点 |
| 1.4.2 预期创新 |
| 1.5 研究方法与逻辑框架 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 研究框架 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 概念体系 |
| 2.1.1 旅游安全 |
| 2.1.2 旅游安全传播 |
| 2.1.3 媒体 |
| 2.1.4 旅游者安全行为 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 旅游安全研究述评 |
| 2.2.2 旅游安全传播研究述评 |
| 2.2.3 媒体研究述评 |
| 2.2.4 旅游者安全行为研究述评 |
| 2.3 理论基础 |
| 2.3.1 认知行为理论 |
| 2.3.2 信号理论 |
| 2.3.3 媒体议程设置理论 |
| 2.3.4 媒体框架理论 |
| 2.4 总体研究述评与拟研究方向 |
| 2.4.1 总体研究述评 |
| 2.4.2 拟研究方向 |
| 第3章 旅游安全传播信号与旅游者安全行为响应的分析框架 |
| 3.1 旅游安全传播的信号建构体系 |
| 3.1.1 旅游安全传播的主体结构 |
| 3.1.2 旅游安全传播的情境结构 |
| 3.1.3 旅游安全传播的行为性质 |
| 3.1.4 旅游安全传播的任务结构 |
| 3.1.5 旅游安全传播的内容要素 |
| 3.2 旅游安全传播的媒体渠道 |
| 3.2.1 旅游安全传播媒体渠道的结构分类 |
| 3.2.2 旅游安全传播媒体渠道的信号传输 |
| 3.3 旅游者安全行为体系 |
| 3.3.1 旅游者线下安全行为 |
| 3.3.2 旅游者线上安全行为 |
| 3.3.3 旅游者线下与线上安全行为的关系 |
| 3.4 旅游安全传播信号与旅游者安全行为的响应关系 |
| 3.4.1 旅游安全传播信号的行为导向 |
| 3.4.2 旅游安全传播信号的生产过程 |
| 3.4.3 旅游安全传播信号的安全行为响应方式 |
| 3.5 旅游安全传播信号与旅游者安全行为响应分析框架的建构 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 旅游安全传播信号对旅游者线下安全行为的影响机制 |
| 4.1 研究问题 |
| 4.2 研究假设 |
| 4.2.1 旅游安全传播中的媒体信号 |
| 4.2.2 旅游者对安保强化的个人体验 |
| 4.2.3 个人体验和旅游者安全感知的中介效应 |
| 4.3 研究设计 |
| 4.3.1 案例背景 |
| 4.3.2 观测量表设计 |
| 4.3.3 数据搜集与样本结构 |
| 4.3.4 数据分析 |
| 4.4 假设论证 |
| 4.4.1 信效度检验 |
| 4.4.2 验证性因子分析 |
| 4.4.3 相关分析与区别效度 |
| 4.4.4 假设检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 旅游安全传播信号对旅游者线上安全沟通行为的影响机制 |
| 5.1 研究问题 |
| 5.2 研究假设 |
| 5.2.1 信号理论 |
| 5.2.2 旅游者线上安全沟通行为 |
| 5.2.3 旅游危机线上媒体声量信号的影响作用 |
| 5.2.4 风险感知声量信号的影响作用 |
| 5.2.5 线上安全沟通行为声量信号的影响作用 |
| 5.3 研究设计 |
| 5.3.1 案例背景 |
| 5.3.2 模型设定 |
| 5.3.3 研究数据 |
| 5.3.4 变量测量 |
| 5.3.5 变量描述性统计 |
| 5.4 假设论证 |
| 5.4.1 序列的平稳性检验 |
| 5.4.2 格兰杰因果检验 |
| 5.4.3 脉冲响应函数分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 旅游安全传播与旅游者安全行为响应的策略建构 |
| 6.1 基于传播主体的旅游安全传播策略建构 |
| 6.1.1 基于旅游地政府的旅游安全传播策略构建 |
| 6.1.2 基于旅游企业的旅游安全传播策略构建 |
| 6.1.3 基于旅游者的旅游安全传播策略构建 |
| 6.2 基于传播情境的旅游安全传播策略建构 |
| 6.2.1 危机情境下旅游安全传播策略建构 |
| 6.2.2 非危机情境下旅游安全传播策略建构 |
| 6.3 基于传播内容的旅游安全传播策略建构 |
| 6.4 基于传播渠道的旅游安全传播策略建构 |
| 6.4.1 基于主流媒体渠道的旅游安全传播策略建构 |
| 6.4.2 基于商业媒体渠道的旅游安全传播策略建构 |
| 6.4.3 基于自媒体渠道的旅游安全传播策略建构 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究结论与讨论 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.1.1 理论建构:旅游安全传播与旅游者安全行为响应的分析框架 |
| 7.1.2 旅游安全传播信号对旅游者线下安全行为的影响机制 |
| 7.1.3 旅游安全传播信号对旅游者线上安全沟通行为的影响机制 |
| 7.2 理论贡献 |
| 7.3 实践启示 |
| 7.4 研究局限与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 安全保障与旅游者安全行为的调查问卷 |
| 附录 B 国内开放性中文网站平台的信息采集示例 |
| 附录 C 分类情绪新增词汇的强度赋值过程及平均值 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 |
（6）汉语抽象语义表示体系、资源构建及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第一章 句法语义的理论发展及应用探索 |
| 第一节 句法语义理论研究综述 |
| 第二节 句法结构表示方法及资源建设概述 |
| 第三节 英文AMR发展现状及应用研究 |
| 本章小结 |
| 第二章 CA-CAMR表示体系 |
| 第一节 英汉AMR表示体系 |
| 第二节 CA-CAMR表示方法 |
| 第三节 CA-CAMR标注体系 |
| 第四节 CA-CAMR的特点 |
| 本章小结 |
| 第三章 CA-CAMR语料库构建 |
| 第一节 人机结合的CAMR语料标注方法 |
| 第二节 语料标注一致性统计与问题分析 |
| 第三节 语料标注不一致现象消解策略 |
| 第四节 CA-CAMR语料标注规范完善 |
| 本章小结 |
| 第四章 CA-CAMR语料库标注结果统计及分析 |
| 第一节 CA-CAMR基本数据及图结构统计分析 |
| 第二节 CA-CAMR论元共享统计分析 |
| 第三节 CA-CAMR特殊句法结构表示及统计分析 |
| 本章小结 |
| 第五章 CA-CAMR应用:语义省略研究 |
| 第一节 相关研究 |
| 第二节 基于CA-CAMR汉语语义省略研究 |
| 第三节 基于CA-CAMR省略“的”字结构自动识别与补全 |
| 本章小结 |
| 结语 |
| 附录 A |
| 参考文献 |
| 在读期间相关成果发表情况 |
| 致谢 |
（7）英文武器装备名构造规律与自动识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究对象 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 相关研究 |
| 1.4.1 普通命名实体识别研究 |
| 1.4.2 军事类命名实体识别研究 |
| 1.4.3 其它特定领域命名实体识别研究 |
| 1.4.4 不足与改进方向 |
| 1.5 英文武器装备名识别难点 |
| 1.6 基本框架 |
| 第二章 英文武器装备名构造规律研究 |
| 2.1 英文武器装备名及特点介绍 |
| 2.1.1 英文武器装备名简介 |
| 2.1.2 英文武器装备名特点 |
| 2.2 英文武器装备名构造规律调查 |
| 2.2.1 英文武器装备名构成成分分类体系 |
| 2.2.2 调查对象 |
| 2.2.3 调查方法 |
| 2.2.4 调查结果与分析 |
| 2.2.5 调查结论 |
| 2.3 构成要素词典与构成模式集 |
| 2.3.1 构成要素词典 |
| 2.3.2 构成模式集 |
| 2.4 本章总结 |
| 第三章 英文武器装备名规则识别方法与领域特征验证 |
| 3.1 英文武器装备名规则识别算法 |
| 3.1.1 候选武器装备名的正向最大匹配算法 |
| 3.1.2 基于英文武器装备名构成模式的动态识别算法 |
| 3.1.3 算法总结 |
| 3.2 对英文武器装备名构成成分分类体系描述能力的验证 |
| 3.2.1 实验设计 |
| 3.2.2 实验数据与评价方法 |
| 3.2.3 实验结果及分析 |
| 3.3 基于规则的英文武器装备名识别实验与分析 |
| 3.3.1 实验语料与领域知识库 |
| 3.3.2 评测标准 |
| 3.3.3 实验结果及分析 |
| 3.3.4 规则识别方法总结 |
| 3.4 本章总结 |
| 第四章 基于CRF模型的英文武器装备名识别 |
| 4.1 CRF模型 |
| 4.2 实验设计 |
| 4.3 融合领域特征的英文武器装备名识别 |
| 4.3.1 CRF标注模型的改进 |
| 4.3.2 特征模板 |
| 4.3.3 识别框架 |
| 4.3.4 实验设置 |
| 4.3.5 实验结果与分析 |
| 4.4 融合词性特征的英文武器装备名识别 |
| 4.4.1 词性特征 |
| 4.4.2 特征模板 |
| 4.4.3 实验结果与分析 |
| 4.5 融合句法特征的英文武器装备名识别 |
| 4.5.1 句法特征 |
| 4.5.2 特征模板 |
| 4.5.3 实验结果与分析 |
| 4.6 本章总结 |
| 第五章 基于深度学习方法的英文武器装备名识别 |
| 5.1 Bi-LSTM+Multi-Head-Attention+CRF模型 |
| 5.1.1 模型整体框架 |
| 5.1.2 Bi-LSTM模块 |
| 5.1.3 多头注意力机制模块 |
| 5.1.4 CRF模块 |
| 5.1.5 Bi-LSTM+Multi-Head-Attention+CRF模型的参数设置 |
| 5.2 预训练的词向量 |
| 5.2.1 词嵌入模型 |
| 5.2.2 词向量获取 |
| 5.3 实验设计 |
| 5.4 融合领域特征向量的英文武器装备名识别 |
| 5.4.1 模型输入层 |
| 5.4.2 识别框架 |
| 5.4.3 实验设置 |
| 5.4.4 实验结果与分析 |
| 5.5 融合词性特征向量的英文武器装备名识别 |
| 5.5.1 模型输入层 |
| 5.5.2 实验设置 |
| 5.5.3 实验结果与分析 |
| 5.6 融合依存句法特征向量的英文武器装备名识别 |
| 5.6.1 模型输入层 |
| 5.6.2 实验设置 |
| 5.6.3 实验结果与分析 |
| 5.7 本章总结 |
| 第六章 特征与模型对识别性能的影响对比分析 |
| 6.1 多类型特征对比 |
| 6.1.1 评价指标 |
| 6.1.2 统计结果与分析 |
| 6.2 CRF模型中多类型特征在不同语料规模下的效果对比 |
| 6.2.1 实验设计 |
| 6.2.2 实验结果与分析 |
| 6.3 Bi-LSTM+Multi-Head-Attention+CRF模型中多类型特征在不同语料规模下的效果对比 |
| 6.3.1 实验设计 |
| 6.3.2 实验结果与分析 |
| 6.4 Bi-LSTM+Multi-Head-Attention+CRF模型与CRF模型特征利用对比 |
| 6.5 特定领域实体识别任务评估与方法建议 |
| 6.5.1 特定领域实体识别任务的特点 |
| 6.5.2 特定领域实体识别任务的方法性建议 |
| 6.6 本章总结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究内容总结 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（8）用户协同构建的知识社区分类体系质量评价与优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 知识社区研究现状 |
| 1.2.2 知识社区分类体系研究现状 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 本文创新点 |
| 1.5 本文组织结构 |
| 2 相关工作及理论基础研究 |
| 2.1 知识社区 |
| 2.1.1 知识社区的概念 |
| 2.1.2 知识社区的特点 |
| 2.1.3 知识社区的类型 |
| 2.1.4 知乎简介 |
| 2.2 用户协同构建的知识社区分类体系研究 |
| 2.2.1 基于用户参与的知识社区分类概况 |
| 2.2.2 用户协同信息行为研究 |
| 2.2.3 用户协同构建的分类体系的概念及特点 |
| 2.2.4 用户协同构建的知识社区分类体系的问题 |
| 2.3 知识社区分类体系质量评价研究 |
| 2.3.1 知识社区分类体系质量概念界定 |
| 2.3.2 知识社区分类体系质量评价方法 |
| 2.4 知识社区分类体系的优化研究 |
| 2.4.1 知识社区分类体系优化内涵 |
| 2.4.2 知识社区分类体系优化方法及思路 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 用户协同构建的知识社区分类体系质量评价 |
| 3.1 用户协同构建的知识社区分类体系质量评价指标设计 |
| 3.1.1 知识社区分类体系质量评价流程及原则 |
| 3.1.2 知识社区分类体系质量评价指标构建 |
| 3.2 用户协同构建的知识社区分类体系质量评价 |
| 3.2.1 评价对象选取 |
| 3.2.2 数据采集和分析 |
| 3.2.3 结果分析 |
| 3.3 用户协同构建的知识社区分类体系质量评价结论 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 用户协同构建的知识社区分类体系质量影响因素研究 |
| 4.1 DEMATEL模型概述 |
| 4.1.1 DEMATEL模型简介 |
| 4.1.2 DEMATEL构建步骤 |
| 4.2 用户协同构建的知识社区分类体系质量影响因素确定 |
| 4.2.1 用户协同构建的知识社区分类体系影响因素确定原则 |
| 4.2.2 用户协同构建的知识社区分类体系影响因素模型 |
| 4.3 用户协同构建的知识社区分类体系质量影响因素分析 |
| 4.3.1 问卷设计 |
| 4.3.2 问卷发放及回收 |
| 4.3.3 描述统计分析 |
| 4.3.4 信度和效度检验 |
| 4.3.5 结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 用户协同构建的知识社区分类体系优化策略研究 |
| 5.1 知识社区分类体系优化的原则和目标 |
| 5.1.1 知识社区分类体系优化原则 |
| 5.1.2 知识社区分类体系优化目标 |
| 5.2 基于影响因素的知识社区分类体系优化策略 |
| 5.2.1 基于用户影响因素的优化策略 |
| 5.2.2 基于系统影响因素的优化策略 |
| 5.2.3 基于协同影响因素的优化策略 |
| 5.2.4 知乎话题分类体系协同构建的优化策略 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结语 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（9）腾讯门户网站目录分类体系的优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景与选题意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国内研究综述 |
| 1.2.2 国外研究综述 |
| 1.3 研究内容、研究方法与创新点 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 创新点 |
| 2 腾讯网目录分类体系介绍 |
| 2.1 网页界面与基本功能 |
| 2.2 类目结构与类目设置 |
| 2.3 类间关系与类目名称 |
| 2.3.1 类目纵向关系及显示 |
| 2.3.2 类目横向关系及显示 |
| 2.3.3 类目名称 |
| 3 与《中图法》、《中文新闻信息分类与代码》及新浪网的比较 |
| 3.1 宏观方面的比较 |
| 3.1.1 使用对象方面 |
| 3.1.2 分类原则方面 |
| 3.1.3 标记规则方面 |
| 3.2 具体方面的比较 |
| 3.2.1 相同类目比照 |
| 3.2.2 特色类目比照 |
| 4 腾讯网目录分类体系的优化策略 |
| 4.1 网页界面构建方面 |
| 4.1.1 界面布局设置 |
| 4.1.2 页面色调及字体设置 |
| 4.1.3 页面交互形式设置 |
| 4.1.4 界面功能分布设置 |
| 4.2 类目体系设置方面 |
| 4.2.1 类目的设立 |
| 4.2.2 类名的确定 |
| 4.3 满足用户需求方面 |
| 4.3.1 标记符号的编制 |
| 4.3.2 说明注释的安排 |
| 5 拟建的腾讯网目录分类体系大纲 |
| 6 结语 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
四、对中文网站信息分类体系的调查与比较（论文参考文献）
- [1]面向句法树库的藏语疑问句研究[D]. 先泽加. 西北民族大学, 2021(09)
- [2]普通话学龄前儿童分级词表的建立及其对童书分级的应用[D]. 万丽影. 上海师范大学, 2021(07)
- [3]支持产品概念设计的专利知识挖掘方法及其原型系统研究[D]. 唐忠. 四川大学, 2021(12)
- [4]基于领域本体的农药信息语义查询系统研究与实现[D]. 王翔宇. 山东农业大学, 2020(01)
- [5]旅游安全传播信号对旅游者安全行为的影响机制研究[D]. 陈岩英. 华侨大学, 2020(12)
- [6]汉语抽象语义表示体系、资源构建及其应用研究[D]. 戴茹冰. 南京师范大学, 2020(02)
- [7]英文武器装备名构造规律与自动识别研究[D]. 雷树杰. 战略支援部队信息工程大学, 2019(02)
- [8]用户协同构建的知识社区分类体系质量评价与优化研究[D]. 武秀枝. 南京理工大学, 2019(06)
- [9]腾讯门户网站目录分类体系的优化研究[D]. 王金叶. 郑州大学, 2016(02)
- [10]刘延章的网络信息分类思想[J]. 王建娟,王海霞. 河南图书馆学刊, 2012(06)