基于优化的IG与RBF的SVM文本情感分类研究

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基于优化的IG与RBF的SVM文本情感分类研究

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基于优化的IG与RBF的SVM文本情感分类研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-8页
第1章绪论	第8-15页
1.1 引言	第8-9页
1.2 选题背景与研究意义	第9-11页
1.2.1 选题背景	第9-10页
1.2.2 研究意义	第10-11页
1.3 国内外研究现状	第11-12页
1.4 本文的研究工作	第12-13页
1.5 本文组织结构	第13-15页
第2章基于SVM文本情感分类相关理论和技术	第15-26页
2.1 文本情感分类	第15-16页
2.2 支持向量机	第16-21页
2.2.1 支持向量机理论	第16-19页
2.2.2 核函数理论基础	第19-20页
2.2.3 SVM分类的优势	第20-21页
2.3 文本预处理	第21-22页
2.4 特征选择	第22-23页
2.5 文本表示	第23-24页
2.6 特征权重计算	第24-25页
2.7 分类性能评估标准	第25页
2.8 本章小结	第25-26页
第3章优化的信息增益在SVM文本情感分类中的应用	第26-39页
3.0 基于SVM文本情感分类流程	第26页
3.1 几种常用的特征选择方法简介	第26-29页
3.1.1 互信息法	第27-28页
3.1.2 CHI统计法	第28页
3.1.3 期望交叉熵	第28-29页
3.2 信息增益方法的优化	第29-32页
3.2.1 传统信息增益方法及不足	第29-31页
3.2.2 信息增益方法的优化	第31-32页
3.3 本文SVM文本情感分类相关算法的选择	第32-34页
3.4 实验验证与分析	第34-38页
3.4.1 实验数据集的准备	第34页
3.4.2 实验过程与结果分析	第34-38页
3.5 本章小结	第38-39页
第4章基于优化高斯组合核函数的SVM文本情感分类	第39-54页
4.1 SVM核函数及其性质与作用	第39-41页
4.2 SVM组合核函数的构造	第41-43页
4.2.1 单核所存在的问题	第41页
4.2.2 组合核构造原则	第41-43页
4.3 优化的高斯组合核核函数	第43-47页
4.3.1 高斯核函数简介	第43-44页
4.3.2 优化的高斯组合核函数	第44-47页
4.4 实验验证与分析	第47-53页
4.4.1 实验数据集的准备	第47页
4.4.2 实验过程与结果分析	第47-53页
4.5 本章小结	第53-54页
第5章基于优化IG与优化RBF组合核的SVM文本情感分类研究	第54-60页
5.1 优化的SVM文本情感分类模型	第54-56页
5.1.1 SVM在文本情感分类器实际应用过程中的问题	第54-55页
5.1.2 本文SVM文本情感分类模型的设计与实现	第55-56页
5.2 实验环境	第56-57页
5.3 实验验证与分析	第57-59页
5.4 本章小结	第59-60页
第6章总结与展望	第60-62页
6.1 全文总结	第60-61页
6.2 展望	第61-62页
致谢	第62-63页
参考文献	第63-65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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