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基于种子词的无监督文本分类

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基于种子词的无监督文本分类
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
1 绪论第8-11页
  1.1 研究的背景与意义第8-9页
  1.2 模型主要创新点第9-11页
2 概览第11-16页
  2.1 文本分类领域的研究现状第11-13页
  2.2 STM模型介绍第13-16页
3 相关工作第16-23页
  3.1 无监督文本分类第16-20页
    3.1.1 半监督分类方法第16页
    3.1.2 最大熵分类方法第16-17页
    3.1.3 基于外部知识库的分类方法第17-18页
    3.1.4 基于LDA的分类方法第18-20页
  3.2 文本分类相关技术第20-23页
    3.2.1 话题模型LDA第20-21页
    3.2.2 词植入技术第21-23页
4 基于种子词的无监督文本分类模型第23-33页
  4.1 STM模型设计第23-29页
    4.1.1 类别相关词第24-25页
    4.1.2 文本的初始类别分布估计第25页
    4.1.3 "类别相关话题"和"一般话题"第25-29页
  4.2 推理和参数估计第29-33页
    4.2.1 话题类型采样概率式的推断第29-30页
    4.2.2 类别相关话题采样概率式的推断第30-31页
    4.2.3 一般话题在类别下的分布第31页
    4.2.4 一般话题在文本下的分布第31页
    4.2.5 词在类别相关话题下的分布第31-32页
    4.2.6 词在一般话题下的分布第32页
    4.2.7 话题与控制变量的联合采样第32-33页
5 实验第33-51页
  5.1 数据集第33-34页
  5.2 实验设置第34-38页
    5.2.1 参数设置第34-35页
    5.2.2 比较方法第35-36页
    5.2.3 实验设置第36页
    5.2.4 种子词选择第36-37页
    5.2.5 数据集统计第37-38页
  5.3 实验结果与参数分析第38-51页
    5.3.1 实验结果第38-43页
    5.3.2 参数分析第43-51页
  6. 总结和以后的工作第51-52页
  7. 参考文献第52-54页
  8. 硕士期间发表论文情况第54-55页
  9. 致谢第55-56页

本篇论文共56页,点击这进入下载页面
 
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