基于语义分析的文本检索模型技术研究

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基于语义分析的文本检索模型技术研究

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基于语义分析的文本检索模型技术研究

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-11页
第一章绪论	第11-18页
1.1 研究目的和意义	第11-12页
1.2 国内外现状分析	第12-15页
1.2.1 信息检索模型	第12-14页
1.2.2 特征选择与抽取技术	第14-15页
1.3 本文的主要研究内容	第15-16页
1.4 本文结构安排	第16-18页
第二章相关理论与技术研究	第18-26页
2.1 语义挖掘模型	第18-21页
2.1.1 LDA模型	第18-19页
2.1.2 标签主题模型	第19-21页
2.2 云模型	第21-24页
2.2.1 云模型的定义	第21-22页
2.2.2 云的数字特征	第22-23页
2.2.3 正态云发生器	第23-24页
2.3 语义指纹空间	第24-25页
2.4 本章小结	第25-26页
第三章基于云模型的语义标签主题模型	第26-48页
3.1 引言	第26-28页
3.2 云空间转换模型	第28-37页
3.2.1 概念云生成算法	第28-29页
3.2.2 云空间转换模型	第29-34页
3.2.3 概念云之间一致性的评价指标	第34-36页
3.2.4 特征信息反馈算法	第36-37页
3.3 基于云模型的语义标签主题模型	第37-41页
3.3.1 基于云模型的语义标签主题模型的提出	第37-40页
3.3.2 CSTT模型的参数估计	第40-41页
3.4 实验	第41-47页
3.4.1 数据集和评测指标	第41-42页
3.4.2 CSTT模型的效果	第42-44页
3.4.3 检验概念云间的一致性	第44-45页
3.4.4 与其他模型的对比	第45-47页
3.5 本章小结	第47-48页
第四章基于语义关联的特征获取方法	第48-64页
4.1 引言	第48-49页
4.2 基于语义关联的特征获取方法	第49-58页
4.2.1 词语的比较概率获取	第49-53页
4.2.2 基于比较概率的优属度确定方法	第53-56页
4.2.3 基于语义关联的特征获取方法	第56-58页
4.3 标签主题模型中标签获取算法	第58-59页
4.4 实验	第59-63页
4.4.1 参数分析与设定	第59-61页
4.4.2 文本检索实验结果分析	第61-63页
4.5 本章小结	第63-64页
第五章结论与展望	第64-66页
5.1 结论	第64-65页
5.2 展望	第65-66页
参考文献	第66-70页
攻读硕士学位期间公开发表的学术论文与参加的科研项目	第70-71页
致谢	第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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