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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
本篇论文共
72
页,
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。
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