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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

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