基于增量聚类的新闻话题发现研究

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基于增量聚类的新闻话题发现研究

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基于增量聚类的新闻话题发现研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第一章绪论	第8-13页
1.1 课题研究的背景和意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-10页
1.3 现有的话题发现系统存在的问题	第10-11页
1.4 本文的研究内容和组织结构	第11-13页
1.4.1 本文的研究内容	第11-12页
1.4.2 本文的组织结构	第12-13页
第二章论文的相关工作	第13-18页
2.1 文本预处理	第13-14页
2.1.1 中文分词	第13-14页
2.1.2 去停用词	第14页
2.2 文本特征表示与相似度计算	第14-15页
2.2.1 文本特征表示	第14-15页
2.2.2 相似度计算	第15页
2.3 聚类算法	第15-16页
2.3.1 层次聚类算法	第15-16页
2.3.2 划分式聚类算法	第16页
2.3.3 基于密度的方法	第16页
2.3.4 基于网格的方法	第16页
2.4 机器翻译	第16-18页
第三章改进的增量聚类算法的实现	第18-35页
3.1 CRF分词的改进实现	第18-21页
3.1.1 CRF分词存在的问题	第18-20页
3.1.2 实验过程与结果	第20-21页
3.1.3 改进分词的意义	第21页
3.2 传统增量聚类算法的设计	第21-25页
3.2.1 文本向量化	第21-23页
3.2.2 传统增量聚类算法设计	第23-24页
3.2.3 传统增量聚类算法不足	第24-25页
3.3 改进的增量聚类算法设计	第25-30页
3.3.1 改进算法概述	第25-26页
3.3.2 具有更新选择器的增量聚类算法设计与意义	第26-27页
3.3.3 引入待排队列的增量聚类算法设计与意义	第27-29页
3.3.4 ICCQ算法设计	第29-30页
3.4 实验结果与分析	第30-35页
3.4.1 数据来源	第30页
3.4.2 实验过程	第30-31页
3.4.3 评价指标	第31页
3.4.4 实验结果	第31-33页
3.4.5 结果分析	第33页
3.4.6 实验小结	第33-35页
第四章 ICCQ结合机器翻译的应用	第35-46页
4.1 ICCQ结合机器翻译应用概述	第35-36页
4.2 统计机器翻译模型	第36-39页
4.3 实验过程与环境搭建	第39-41页
4.3.1 NiuTrans开源翻译系统介绍	第39页
4.3.2 实验的环境搭建	第39-40页
4.3.3 实验的方法与流程	第40-41页
4.4 实验结果	第41-44页
4.5 结果分析	第44-46页
第五章总结与展望	第46-48页
5.1 本文所解决的问题	第46页
5.2 不足之处	第46-47页
5.3 展望	第47-48页
参考文献	第48-54页
发表文献和科研情况说明	第54-55页
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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