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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,
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。
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