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多层次中文文本分类技术的研究
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多层次中文文本分类技术的研究
论文目录
第1章 引言
第1-12 页
· 研究背景
第7-8 页
· 文本自动分类概述
第8-9 页
· 概念
第8 页
· 发展历程
第8-9 页
· 文本自动分类的主要研究方法
第9-10 页
· 自动聚类技术
第9 页
· 自动归类技术
第9-10 页
· 作者的主要工作
第10-11 页
· 论文内容简介
第11-12 页
第2章 自动分类的国内外研究概况
第12-28 页
· 自动分类中的基本概念
第12-13 页
· 自动分类中的几个重要技术环节
第13-14 页
· 特征加权算法
第14-17 页
· 频率算法TF
第14-15 页
· 反文档频率算法IDF
第15-16 页
· 其它影响权重的信息
第16-17 页
· 缩减维数算法
第17-19 页
· 文档频率 Document Frequency
第17 页
· 信息获取 Information Gain
第17-18 页
· 互信息 Mutual Information
第18 页
· 统计量CHI
第18-19 页
· 分类器设计
第19-28 页
· 纯粹贝叶斯法 Na?ve Bayes
第19-20 页
· 2 最大熵模型 Maximum Entropy Model
第20-21 页
· 最近邻法 K-Nearest Neighbor
第21-22 页
· 神经元网络法 Neutral Network
第22 页
· 支持向量机法 Support Vector Machines
第22-24 页
· 向量空间模型 Vector Space Model
第24-25 页
· 决策树 Decision Tree
第25-26 页
· 小结-Bag of Word的可行性
第26-28 页
第3章 综合加权的特征提取算法
第28-35 页
· 传统权重算法的不足
第28-30 页
· 综合加权的特征提取算法
第30-33 页
· 使用DI的改进算法
第30-32 页
· 低频高权特征LFHW
第32-33 页
· 特征重要度的测试TIT
第33-35 页
第4章 多层次分类算法
第35-40 页
· 概念
第35 页
· 意义
第35 页
· 层次分类
第35-40 页
· 多层次的分类体系
第35-37 页
· 多层次分类与单层分类的比较
第37-38 页
· 构造多层次模型
第38-40 页
第5章 分类与检索
第40-43 页
· 检索的定义
第40 页
· 检索的意义
第40-41 页
· 检索的主要方法
第41-42 页
· 自动分类对检索的意义
第42-43 页
第6章 系统的设计与实现
第43-66 页
· 系统简介
第43-45 页
· 系统总体流程图
第45 页
· 系统分类体系
第45-48 页
· 系统核心模块
第48-66 页
· 词典及特征集的构造
第48-52 页
· 预处理模块
第52-57 页
· 特征提取模块
第57-61 页
· 多层次的训练模块
第61-62 页
· 多层次的识别模块
第62-65 页
· 系统维护
第65-66 页
第7章 系统评测
第66-77 页
· 测试目的
第66 页
· 测试目标
第66-70 页
· 分类系统的参数调整
第66 页
· 性能指标测试
第66-70 页
· 测试的环境和条件
第70 页
· 分类的数据集
第70-71 页
· 测试方案
第71-77 页
· 开放式和封闭式测试
第71 页
· 对分类性能的影响程度测试
第71-76 页
· 多层次算法的实验结果
第76-77 页
第8章 结论与展望
第77-78 页
参考文献
第78-82 页
致谢、声明
第82-83 页
附录1
第83-88 页
附录2
第88-89 页
作者简历
第89页
本篇论文共
89
页,
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