导读:本文包含了中文自然语言文档论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自动知识抽取,中文自然语言文档,AKE,语义Web
中文自然语言文档论文文献综述
车海燕,冯铁,张家晨,陈伟,李大利[1]（2013）在《面向中文自然语言文档的自动知识抽取方法》一文中研究指出自动知识抽取方法可以自动识别并抽取Web文档中与本体匹配的事实知识。利用这些事实知识既可以构建基于知识的服务,也能够为语义Web的实现提供必要的语义数据。但面向自然语言特别是中文自然语言的自动知识抽取非常困难.提出了基于语义Web理论和中文自然语言处理(natural language processing,NLP)技术的自动知识抽取新方法AKE,用聚集体知识概念刻画N元关系知识,能够在不使用大规模语言知识库和同义词表的情况下自动识别中文自然语言文档内容中显式和隐含的简单事实知识和N元关系复杂事实知识.实验结果表明该方法优于目前已知的其他方法.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2013年04期）
车海燕[2]（2008）在《面向中文自然语言Web文档的自动知识抽取和知识融合》一文中研究指出从Web文档中自动抽取出与领域本体匹配的事实知识不仅可以构建基于知识的服务,而且可以为语义Web的实现提供必要的语义数据。中文语言的特点使得从中文自然语言Web文档中自动抽取知识非常困难。本文研究了面向中文自然语言Web文档的自动知识抽取和知识融合方法。主要研究内容包括:(1)分析和总结了自动知识抽取和知识融合的研究现状及存在的问题;(2)提出了系统化的领域本体定义方法,用聚集体知识概念刻画N元关系并且强调了要为本体概念指定必要的属性约束;(3)研究了面向中文自然语言Web文档的自动知识抽取方法。针对自动知识抽取的叁个步骤:知识叁元组元素的识别、知识叁元组的构造和知识叁元组的清洗,分别提出了基于本体主题的属性识别方法、基于本体属性约束的叁元组元素识别方法、基于启发式规则的叁元组构造方法、基于句法分析的叁元组构造方法和基于本体属性约束的知识清洗方法。与已有方法相比,该知识抽取方法能够在不借助大规模的语言知识库或同义词表的情况下对中文自然语言Web文档进行自动知识抽取,能够处理文档中的N元复杂关系,适合于一般内容的中文自然语言Web文档,具有较好的可移植性;(4)提出了基于本体属性约束的知识融合方法,能够在实例化领域本体过程中识别等价实例、冗余知识和矛盾知识,保证了知识库知识的一致性;(5)分析了传统搜索引擎存在的问题,设计并实现了一个基于语义的智能搜索引擎系统CRAB,该系统能够为用户提供基于语义的知识检索并且生成直接包含查询结果的图文并茂的检索结果报告。本文在面向中文自然语言Web文档的自动知识抽取、知识融合和基于语义的智能搜索引擎等方面的研究具有一定的理论意义和应用价值,丰富了对中文自然语言Web文档的自动知识抽取问题的研究。(本文来源于《吉林大学》期刊2008-12-01）
中文自然语言文档论文开题报告
（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：
从Web文档中自动抽取出与领域本体匹配的事实知识不仅可以构建基于知识的服务,而且可以为语义Web的实现提供必要的语义数据。中文语言的特点使得从中文自然语言Web文档中自动抽取知识非常困难。本文研究了面向中文自然语言Web文档的自动知识抽取和知识融合方法。主要研究内容包括:(1)分析和总结了自动知识抽取和知识融合的研究现状及存在的问题;(2)提出了系统化的领域本体定义方法,用聚集体知识概念刻画N元关系并且强调了要为本体概念指定必要的属性约束;(3)研究了面向中文自然语言Web文档的自动知识抽取方法。针对自动知识抽取的叁个步骤:知识叁元组元素的识别、知识叁元组的构造和知识叁元组的清洗,分别提出了基于本体主题的属性识别方法、基于本体属性约束的叁元组元素识别方法、基于启发式规则的叁元组构造方法、基于句法分析的叁元组构造方法和基于本体属性约束的知识清洗方法。与已有方法相比,该知识抽取方法能够在不借助大规模的语言知识库或同义词表的情况下对中文自然语言Web文档进行自动知识抽取,能够处理文档中的N元复杂关系,适合于一般内容的中文自然语言Web文档,具有较好的可移植性;(4)提出了基于本体属性约束的知识融合方法,能够在实例化领域本体过程中识别等价实例、冗余知识和矛盾知识,保证了知识库知识的一致性;(5)分析了传统搜索引擎存在的问题,设计并实现了一个基于语义的智能搜索引擎系统CRAB,该系统能够为用户提供基于语义的知识检索并且生成直接包含查询结果的图文并茂的检索结果报告。本文在面向中文自然语言Web文档的自动知识抽取、知识融合和基于语义的智能搜索引擎等方面的研究具有一定的理论意义和应用价值,丰富了对中文自然语言Web文档的自动知识抽取问题的研究。
（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。
中文自然语言文档论文参考文献
[1].车海燕,冯铁,张家晨,陈伟,李大利.面向中文自然语言文档的自动知识抽取方法[J].计算机研究与发展.2013
[2].车海燕.面向中文自然语言Web文档的自动知识抽取和知识融合[D].吉林大学.2008