從書前言
推薦序一
推薦序二
前言
第1章短文本理解及其應用
1.1短文本理解
1.2短文本理解研究現狀
1.2.1短文本理解模型概述
1.2.2短文本理解模型粒度分析
1.3短文本理解框架
第2章基於概率的屬性提取與推導
2.1引言
2.2屬性提取
2.2.1屬性提取的整體框架
2.2.2概率isA網絡
2.2.3基於概念和基於實體的屬性提取
2.3屬性得分推導
2.3.1典型度得分
2.3.2根據CB列錶計算典型度
2.3.3根據IB列錶計算典型度
2.3.4典型度聚閤
2.3.5同義屬性集閤
2.4相關研究
2.5小結
第3章單實體概念化模型
3.1引言
3.1.1基本層次類彆
3.1.2應用
3.1.3BLC計算方法
3.2語義網絡
3.3基本層次類彆化
3.3.1典型性
3.3.2將典型性用於BLC
3.3.3將平滑典型性用於BLC
3.3.4將PMI用於BLC
3.3.5將Rep（e，c）用於BLC
3.4小結
第4章基於概念化的短文本理解
4.1引言
4.2預備知識
4.2.1概念
4.2.2概念聚類
4.2.3屬性
4.2.4整體框架和符號錶示
4.3挖掘詞匯關係
4.3.1概述
4.3.2解析
4.3.3P（z|t）推導
4.3.4P（c|t，z）推導
4.3.5語義網絡
4.4查詢理解
4.4.1方法概況
4.4.2算法
4.5小結
第5章基於概念化的短文本主題詞與修飾詞檢測
5.1引言
5.2整體框架
5.3非限定性修飾詞挖掘
5.4限定性修飾詞挖掘
5.4.1Probase：一個大規模的isA知識庫
5.4.2實體級彆主題詞修飾詞
5.4.3概念級彆主題詞修飾詞
5.5主題詞與修飾詞檢測
5.5.1解析
5.5.2針對兩個組件的主題詞修飾詞檢測
5.5.3針對兩個以上組件的主題詞修飾詞檢測
5.6相關工作
5.7小結
第6章基於概念化的詞相似度計算
6.1引言
6.2語義網絡和同義詞集閤
6.3基本方法
6.3.1類型判彆
6.3.2語境錶示
6.3.3語境相似度
6.3.4討論
6.4改進方法
6.4.1概念聚類
6.4.2Max—Max相似度計算方法
6.4.3聚類刪減優化
6.5相關工作
6.6小結
第7章基於概念化的海量競價關鍵字匹配
7.1引言
7.2語義網絡
7.3係統框架
7.4概念化
7.4.1實體檢測
7.4.2詞義推導
7.4.3消除歧義
7.5檢索
7.5.1基於點擊數據的候選競價關鍵字選擇
7.5.2基於概念的候選競價關鍵字選擇
7.5.3排名
7.6相關工作
7.7小結
第8章短文本理解研究展望
8.1知識語義網
8.2顯性知識和隱性知識的結閤
參考文獻
· · · · · · (收起)