篇一：Word快速排版模板
格式说明
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篇二：Word排版素材-长文档草稿
本课题源于国家863高技术研究发展计划：“面向教育的海量知识资源组织、管理与服务系统”，该项目旨在研究一套区别于搜索引擎和现有数字文献管理系统的，支持用户多层次、多粒度知识获取，能够体现知识资源内在关联的导航与互动学习，并支持用户个性化查询和结果呈现的知识资源管理与服务系统。系统的体系结构包括：1、知识资源的组织与管理；2、知识资源的处理；3、个性化多模式三个层次。
相似性度量算法的关键技术是词汇、句子间语义相似度计算算法。语义相似度计算的准确性直接影响到主题图最后融合的效果，因此语义相似性度量的研究在主题图融合过程有着很重要的作用。
扩展主题图的数据格式用于描述信息资源组织、管理的结构，具有独立性和通用性，展示形式为“主题--知识元—资源”。相对于传统的基于元数据的资源组织方式，扩展主题图在物理资源实体上架构了一层语义网，实现了资源实体和抽象概念之间的语义组织和衔接，能提供知识的多层次，多粒度的语义搜索与导航。
现有的语义相似性度量的方法主要有基于词典和基于语料库两种。词典有着丰富的语义信息，但存在着未登录词的严重问题。目前发布的实用的词典：英文的WordNet(词网)、中文的HowNet(知网)[2]，均是封闭的系统，在计算未登录词时效果很差。
引言................................................................................................................................ 0
绪论................................................................................................................................ 3
第1章
1.1
1.1.1
1.1.2
1.2
1.1.3
1.1.4
1.3
1.1.5
1.1.6
1.4
1.1.7
1.1.8
第2章
1.5
1.1.9
1.1.10
1.6
1.1.11
1.1.12
1.7
1.1.13
1.1.14
1.8
1.1.15
1.1.16
第3章
1.9 课题的背景和意义 ...................................................................................... 4 研究的背景...................................................................................................... 4 研究的目的和意义................................................................................... 4 国内外研究现状....................................................................................... 4 词汇相似性度量研究现状....................................................................... 5 句子相似性度量研究现状....................................................................... 6 空间数与语义相似性度量....................................................................... 8 基于页空间数和语料片段的相似度计算............................................... 9 基于全信息理论的句子相似度算法..................................................... 11 句子相似度概念..................................................................................... 11 句子相似度计算的相关方法 .................................................................... 14 基于相同词汇的句子相似度计算方法........................................................ 14 基于语义信息的句子相似度计算方法................................................. 15 基于语义信息的句子相似度计算方法 ............................................. 15 结合句法结构信息的句子相似度计算方法 ..................................... 19 中心成分左右两边的其它成分相互不发生关系 ............................. 19 全信息理论概述 ................................................................................. 22 句子语义计算模型 ............................................................................. 23 全信息理论与句义三维模型 ............................................................. 25 算法的设计思想 ................................................................................. 27 主题图和主题图融合研究现状...................................................................... 5 网络搜索双检验模型与基于语料库的语义相似度度量.............................. 6 本章小结........................................................................................................ 11 基于向量空间的句子相似度计算方法........................................................ 17 基于全信息理论的句子相似度计算............................................................ 22 语义场的主要特征有：................................................................................ 24 算法的设计框架及详述 ............................................................................ 29 基于全信息理论的句子相似性度量算法的设计框架................................ 29
基于全信息理论的句子相似性度量算法详述 ................................. 29
算法：基于全信息理论的句子相似性度量算法 ............................. 30
1.1.17 1.1.18
1.10 本章小结 .................................................................................................... 33
算法的实验与分析 ............................................................................. 33
评价标准 ............................................................................................. 34
测试数据的准备 ................................................................................. 34
专业领域测试与分析 ......................................................................... 37
测试输入数据来源：日常生活用词 ................................................. 39
为了全面测试算法的性能 ................................................................. 39 1.1.19 1.1.20 1.1.21 1.1.22 1.12 1.1.23 1.1.24
第4章
1.13 1.11 HCSC算法的测试与评价 ............................................................................ 34 公共领域测试与分析 ................................................................................ 38 HCSC算法测试小结 ................................................................................. 46 以三项指标最高时的阀值为最终阈， .................................................... 46
根据表5-3可以得出以下结论： ...................................................... 47
基于全信息理论的句子相似度计算算法的测试 ............................. 47
融合测试实例数据集 ......................................................................... 50
集的融合 ............................................................................................. 51 1.1.25 1.1.26 1.14 1.1.27 1.1.28
1.15 语义相似性度量在yotta系统中的测试 .................................................. 49 融合后关系更加紧密，节点的连通度较大。表现在图的展示方面，显示效果较好。本质是似性度量在yotta系统中测试效果理想，性能较高，达到了国家863计划项目《面向教育的海量知识资源组织、管理与服务系统》—yotta
系统的要求，实现了预期的目标。...................................................................... 52
1.1.29
1.1.30
1.16
1.1.31
1.1.32
本章小结 ............................................................................................. 52 结论与展望 ......................................................................................... 53 展望 ..................................................................................................... 54 语义词典的丰富 ................................................................................. 54 工作总结 .................................................................................................... 53
第1章 课题的背景和意义
第一章 课题的背景和意义
1.1 研究的背景
本课题[1]源于国家863高技术研究发展计划：“面向教育的海量知识资源组织、管理与服务系统”，该项目旨在研究一套区别于搜索引擎和现有数字文献管理系统的，支持用户多层次、多粒度知识获取，能够体现知识资源内在关联的导航与互动学习，并支持用户个性化查询和结果呈现的知识资源管理与服务系统。系统的体系结构包括：1、知识资源的组织与管理；2、知识资源的处理；3、个性化多模式三个层次。
相似性度量算法的关键技术是词汇、句子间语义相似度计算算法。语义相似度计算的准确性直接影响到主题图最后融合的效果，因此语义相似性度量的研究在主题图融合过程有着很重要的作用。
1.1.1 研究的目的和意义
扩展主题图的数据格式用于描述信息资源组织、管理的结构，具有独立性和通用性，展示形式为“主题--知识元—资源”。相对于传统的基于元数据的资源组织方式，扩展主题图在物理资源实体上架构了一层语义网，实现了资源实体和抽象概念之间的语义组织和衔接，能提供知识的多层次，多粒度的语义搜索与导航。
现有的语义相似性度量的方法主要有基于词典和基于语料库两种。词典有着丰富的语义信息，但存在着未登录词的严重问题。目前发布的实用的词典：英文的WordNet(词网)、中文的HowNet(知网)[2]，均是封闭的系统，在计算未登录词时效果很差。
1.1.2 国内外研究现状
课题组针对传统主题图无法提供多粒度知识组织管理的问题，提出了扩展主题图标准。当前关于扩展主题图的研究较少，本文在此只介绍传统主题图的相关研究。
篇三：用word排版寸照,附寸照模板
用word制作、打印一寸照。下附详细讲解简单易操作，省钱又方便！
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