基于概念与词根双特征互助文本分类模型的研究

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基于概念与词根双特征互助文本分类模型的研究

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基于概念与词根双特征互助文本分类模型的研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
1 绪论	第8-12页
1.1 研究背景及意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-10页
1.2.1 传统的文本分类方法	第9页
1.2.2 半监督学习	第9-10页
1.3 本文工作及组织结构	第10-12页
2 文本分类相关技术及常见半监督算法	第12-23页
2.1 序言	第12-13页
2.2 文本分类定义	第13页
2.3 文本分类预处理	第13-14页
2.4 本分类主要技术	第14-18页
2.4.1 文本表示模型	第14-15页
2.4.2 特征选择	第15-16页
2.4.3 特征项权重计算	第16-17页
2.4.4 分类算法	第17-18页
2.5 常见半监督学习算法	第18-20页
2.5.1 生成模型法	第18-19页
2.5.2 基于图的方法	第19页
2.5.3 协同训练法	第19-20页
2.6 分类系统评估	第20-22页
2.6.1 评估方法	第20页
2.6.2 评估指标	第20-22页
2.7 本章小结	第22-23页
3 Co-training与本体库	第23-32页
3.1 Co-training框架	第23-26页
3.1.1 Co-training定义	第23-24页
3.1.2 Co-training流程图	第24-25页
3.1.3 Co-training技术难点	第25-26页
3.2 本体概述	第26-27页
3.2.1 本体定义	第26页
3.2.2 本体构成要素	第26-27页
3.2.3 本体分类	第27页
3.3 WordNet本体库简介	第27-30页
3.3.1 WordNet简介	第27-28页
3.3.2 WordNet中语义关系	第28-29页
3.3.3 WordNet名词体系中相关概念	第29-30页
3.4 本章小结	第30-32页
4 概念与词根双特征互助分类模型提出	第32-47页
4.1 模型提出理论	第32-34页
4.2 词根特征向量生成过程	第34-36页
4.3 概念特征向量生成过程	第36-40页
4.3.1 WordNet概念参数定义	第36-38页
4.3.2 概念特征生成算法描述	第38-40页
4.4 概念与词根特征向量生成过程比较	第40-41页
4.5 Co-training框架分类器算法选择	第41页
4.6 语义相似度计算	第41-45页
4.6.1 语义相似度概念	第41-42页
4.6.2 语义相似度计算方法	第42-45页
4.7 基于概念与词根双特征互助文本分类算法描述	第45-46页
4.8 算法的时间复杂度分析	第46页
4.9 本章小结	第46-47页
5 实验结果与分析	第47-54页
5.1 实验数据	第47页
5.2 实验方法	第47页
5.3 实验结果与分析	第47-54页
6 总结与展望	第54-56页
6.1 文本总结	第54页
6.2 进一步工作	第54-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-61页
附录	第61页
A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录	第61页

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