不文明微博帖的自动识别方法研究

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不文明微博帖的自动识别方法研究

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不文明微博帖的自动识别方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-17页
1.1 研究背景与意义	第10-12页
1.2 选题来源	第12-13页
1.3 国内外研究现状	第13-14页
1.4 本文的主要研究内容	第14-16页
1.5 论文组织结构	第16-17页
第二章相关研究综述	第17-28页
2.1 文本分类基本方法	第17-21页
2.1.1 朴素贝叶斯分类	第17-18页
2.1.2 决策树分类	第18-19页
2.1.3 支持向量机	第19-21页
2.2 统计语言模型	第21-25页
2.2.1 上下文无关模型	第21-22页
2.2.2 N-gram模型	第22-23页
2.2.3 隐马尔可夫模型	第23-24页
2.2.4 最大熵模型	第24-25页
2.3 中文分词方法	第25-27页
2.3.1 基于规则的方法	第25-27页
2.3.2 基于统计的方法	第27页
2.4 本章小结	第27-28页
第三章不文明微博语料库的构建	第28-41页
3.1 微博数据提取	第28-33页
3.1.1 用户种子提取	第28-31页
3.1.2 用户数据下载	第31-33页
3.2 语料筛选	第33-37页
3.2.1 语料分析	第34-35页
3.2.2 不文明种子词表的构建	第35-36页
3.2.3 语料过滤	第36-37页
3.3 语料存储	第37-40页
3.3.1 数据解析	第37-39页
3.3.2 索引式存储	第39-40页
3.4 本章小结	第40-41页
第四章不文明微博帖自动识别系统	第41-63页
4.1 基于朴素贝叶斯的分类模型	第41-50页
4.1.1 朴素贝叶斯分类的可行性分析	第41-43页
4.1.2 基于Bigram的文本切分与特征选取	第43-47页
4.1.3 训练集的动态构建	第47-49页
4.1.4 模型的训练和使用	第49-50页
4.2 不文明用语分类实验	第50-58页
4.2.1 人工标注	第51-53页
4.2.2 分类器训练	第53-54页
4.2.3 实验与结果分析	第54-58页
4.3 不文明缩写识别模型	第58-60页
4.3.1 不文明缩写识别方法	第58-59页
4.3.2 实验结果分析	第59-60页
4.4 不文明微博自动识别系统的应用	第60-62页
4.4.1 用户个体分析	第60-61页
4.4.2 语言趋势分析	第61-62页
4.5 本章小结	第62-63页
第五章总结与展望	第63-65页
5.1 本文总结	第63页
5.2 展望	第63-65页
参考文献	第65-69页
攻读硕士学位期间参与的科研项目与发表的论文	第69-70页
致谢	第70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。

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