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基于监督学习的写作风格建模方法研究

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基于监督学习的写作风格建模方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第1章 绪论第12-19页
  · 引言第12页
  · 研究背景和意义第12-13页
    · 研究背景第12-13页
    · 研究意义第13页
  · “写作风格”描述定义第13-14页
  · 国内外研究现状第14-16页
  · 研究工作第16-17页
    · 问题综述第16-17页
    · 主要工作第17页
  · 本文内容与结构第17-19页
第2章 写作风格建模第19-38页
  · 引言第19页
  · 写作风格模型定义第19-24页
    · 写作风格模型定义第19-21页
    · 写作风格建模总体方案第21-24页
  · 特征提取选择第24-34页
    · 特征提取第25-32页
    · 特征选择第32-34页
  · 模型训练和评估第34-37页
    · 学习训练第34-36页
    · 测试和评价第36-37页
  · 本章小结第37-38页
第3章 写作风格刻画与识别第38-60页
  · 引言第38页
  · 基于聚类分析的写作风格刻画第38-42页
    · 聚类分析第38-39页
    · 写作风格刻画第39-42页
  · 基于支持向量机的写作风格识别第42-49页
    · 线性支持向量机第42-43页
    · 多类支持向量机分类第43-44页
    · 支持向量机的写作分类器训练第44-48页
    · 性能评估第48-49页
  · 实验设计及分析第49-59页
    · 实验环境第49-50页
    · 写作风格特征提取和刻画第50-56页
    · SVM算法的写作风格识别第56-59页
  · 本章小结第59-60页
第4章 基于集成学习的写作风格识别第60-75页
  · 引言第60-61页
  · 基于SVM-KNN组合算法的写作风格识别第61-65页
    · 邻近算法第61-62页
    · SVM-KNN组合算法第62-63页
    · 基于SVM-KNN算法的分类器训练第63-65页
  · 基于元学习策略的层叠泛化方法的写作风格识别第65-70页
    · 相关的监督学习算法理论第65-67页
    · 元学习策略的叠层泛化模型第67-69页
    · 基于多元线性回归的的元分类器训练第69-70页
  · 实验设计及分析第70-73页
    · 实验环境第70-71页
    · 实验设计第71-72页
    · 不同学习算法训练的分类器性能对比第72-73页
  · 本章小结第73-75页
第5章 总结与展望第75-77页
  · 课题总结第75-76页
    · 研究结论第75-76页
    · 研究不足点第76页
  · 研究展望第76-77页
参考文献第77-80页
致谢第80-81页
附录Ⅰ 词性标注表第81-83页
附录Ⅱ 实验数据输入的数据格式第83页

本篇论文共83页,点击这进入下载页面
 
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