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基于语义分析的半监督文本分类技术研究

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基于语义分析的半监督文本分类技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-18页
  1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.1.1 研究背景第10-12页
    1.1.2 研究意义第12页
  1.2 国内外研究现状第12-13页
  1.3 论文主要内容及结构第13-18页
    1.3.1 论文研究内容第13-15页
    1.3.2 论文结构第15-18页
第2章 文本分类相关技术概述第18-32页
  2.1 文本分类基础第18-19页
    2.1.1 文本分类的定义及过程第18-19页
    2.1.2 余弦相似度第19页
  2.2 文本预处理第19-20页
    2.2.1 分词第19-20页
    2.2.2 去停用词第20页
  2.3 特征选择第20-23页
    2.3.1 文档频率第21-22页
    2.3.2 信息增益第22页
    2.3.3 卡方统计第22-23页
  2.4 特征加权第23-24页
  2.5 文本分类算法第24-29页
    2.5.1 SVM算法第24-26页
    2.5.2 TSVM算法第26-27页
    2.5.3 基于确定性退火技术(DA)的改进型TSVM算法第27-29页
  2.6 统计学习理论第29-31页
  2.7 本章小结第31-32页
第3章 基于自动标注的监督文本分类模型第32-44页
  3.1 基于语义资源的文档自动标注第32-37页
    3.1.1 种类名称理解第33-35页
    3.1.2 种类名称扩展第35页
    3.1.3 基于概率值的文档初步标注第35-36页
    3.1.4 文档初步标注的优化第36-37页
  3.2 训练数据构建第37-39页
    3.2.1 改进的CHI值特征选择第37-38页
    3.2.2 特征权重赋值及归一化第38-39页
  3.3 监督分类器的构建第39-40页
  3.4 自动标注下的监督文本分类模型设计第40-42页
  3.5 本章小结第42-44页
第4章 基于改进型自动标注的半监督文本分类模型第44-50页
  4.1 改进的种类名称扩展第44-45页
    4.1.1 基于原始文档集的种类名称扩展第44-45页
    4.1.2 基于外部语料资源的种类名称扩展第45页
  4.2 基于向量空间模型的文档概率值初步标注第45-46页
  4.3 基于二次筛选的文档精确标注第46-47页
    4.3.1 基于概率值的粗排序第46页
    4.3.2 二次筛选获取精确标注文档第46-47页
  4.4 构建用于半监督学习的训练数据和测试数据第47-48页
    4.4.1 训练数据的构建第47页
    4.4.2 测试数据的构建第47-48页
  4.5 创建半监督分类器第48-49页
  4.6 本章小结第49-50页
第5章 实验及结果分析第50-64页
  5.1 评价指标第50-51页
  5.2 数据集选择第51-52页
  5.3 基于自动标注的监督文本分类模型实验及结果分析第52-56页
    5.3.1 实验过程第52-55页
    5.3.2 实验结果及分析第55-56页
  5.4 基于改进型自动标注的半监督文本分类模型实验及结果分析第56-61页
    5.4.1 实验过程第56-59页
    5.4.2 实验结果及分析第59-60页
    5.4.3 同基于自动标注的监督文本分类模型的对比分析第60-61页
  5.5 实验结果讨论第61-63页
  5.6 本章小结第63-64页
结论第64-66页
参考文献第66-70页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第70-72页
致谢第72页

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