基于半监督学习的文本分类算法研究

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基于半监督学习的文本分类算法研究

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基于半监督学习的文本分类算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-16页
1.1 题目背景	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-14页
1.2.1 半监督学习	第10-12页
1.2.2 文本分类	第12-13页
1.2.3 主题模型	第13-14页
1.3 研究内容	第14页
1.4 论文结构	第14-16页
第2章相关技术与理论	第16-28页
2.1 中文分词	第16-17页
2.2 文本特征选择	第17-20页
2.2.1 TF-IDF	第17-18页
2.2.2 特征评价函数	第18-19页
2.2.3 TF-IDF~*特征评价函数	第19-20页
2.3 文本表示与降维	第20-22页
2.4 主题模型	第22-27页
2.4.1 Dirichlet分布	第22-23页
2.4.2 共轭先验	第23页
2.4.3 Gibbs Sampling	第23-24页
2.4.4 Dirichlet过程	第24-26页
2.4.5 层次Dirichlet过程	第26-27页
2.5 本章小结	第27-28页
第3章基于最优主题模型的文本自动标记方法研究	第28-40页
3.1 常用文本自动标记方法分析	第28-30页
3.1.1 分类和聚类的关系	第28-29页
3.1.2 基于聚类的文本自动标记方法分析	第29-30页
3.2 LDA主题模型	第30-31页
3.3 最优主题模型的构造方法	第31-36页
3.3.1 最优模型与主题相似度的关系	第31-32页
3.3.2 基于密度的聚类	第32-35页
3.3.3 最优主题模型的构造方法	第35-36页
3.4 基于最优主题模型的无标签样本自动标记方法	第36-39页
3.4.1 LDA主题模型用于聚类	第36-37页
3.4.2 无标签样本自动标记	第37-39页
3.5 本章小结	第39-40页
第4章半监督学习的中文文本分类方法设计	第40-49页
4.1 半监督学习协同训练框架	第40-41页
4.1.1 协同训练	第40页
4.1.2 Tri-Training框架	第40-41页
4.2 协同训练分类器选择	第41-43页
4.3 半监督学习学习分类投票方法设计	第43-47页
4.3.1 Tri-Training框架下分类方法分析与改进	第43-45页
4.3.2 Tri-Training框架下加权投票方法设计	第45-47页
4.4 本章小结	第47-49页
第5章实验与分析	第49-66页
5.1 实验环境与数据	第49页
5.2 半监督学习的文本分类器实现	第49-54页
5.2.1 文本预处理	第50-52页
5.2.2 协同训练	第52页
5.2.3 投票分类	第52-53页
5.2.4 分类器运行流程	第53-54页
5.3 实验设计与分析	第54-65页
5.3.1 实验评价标准	第54-55页
5.3.2 主题模型构建与无标签文本自动标记实验	第55-57页
5.3.3 协同训练分类器选择实验	第57-60页
5.3.4 分类器横向比较实验	第60-65页
5.4 本章小结	第65-66页
结论	第66-67页
参考文献	第67-71页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第71-72页
致谢	第72页

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