基于半监督学习的中文问句分类研究

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基于半监督学习的中文问句分类研究

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基于半监督学习的中文问句分类研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-6页
目录	第6-8页
第一章引言	第8-14页
· 研究背景及意义	第8-9页
· 国内外研究现状	第9-11页
· 问题的提出及解决方法	第11-12页
· 本文的主要研究内容	第12页
· 论文的组织	第12-14页
第二章中文问句的特征提取	第14-25页
· 引言	第14页
· 中文问句特征空间构建	第14-16页
· 特征维词语的提取	第15页
· 特征词条组的提取	第15-16页
· 利用词袋方法获取问句特征向量	第16-17页
· 利用TF-IDF获取问句特征向量	第17-18页
· TF-IDF方法基本定义	第17页
· 采用TFIDF方法进行特征值处理	第17-18页
· 利用字面相似度计算方法获取问句特征向量	第18-20页
· 字面相似度计算方法基本定义	第18-19页
· 采用字面相似度计算方法进行特征值处理	第19-20页
· 利用语义相似度计算方法获取问句特征向量	第20-24页
· 词汇语义相似度计算基本定义	第20-23页
· 采用语义相似度计算方法进行特征值处理	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
第三章基于监督学习的问句分类模型	第25-34页
· 引言	第25页
· 决策树方法	第25-26页
· C4.5与Random Forest算法的选择	第26-27页
· 基于监督学习的问句分类方法	第27-30页
· 决策树C4.5算法	第27-28页
· 随机森林(Random Forest)算法	第28-30页
· 实验结果与分析	第30-33页
· 本章小结	第33-34页
第四章基于半监督学习的问句分类模型	第34-45页
· 引言	第34页
· 相关研究	第34-35页
· Co-forest协同学习算法	第35-36页
· 基于半监督学习问句分类模型的实现方法	第36-38页
· 实验结果与分析	第38-43页
· 不同特征维度的半监督学习	第38-39页
· 不同中文问句分类特征提取方法比较	第39-41页
· 不同半监督学习算法比较	第41-42页
· 不同无标记比例的半监督学习比较	第42-43页
· 本章小结	第43-45页
第五章云南旅游问句分类模型的设计与实现	第45-51页
· 引言	第45页
· 云南旅游领域问句的收集与组织	第45-46页
· 实验结果与评价	第46-50页
· 本章小结	第50-51页
第六章结束语	第51-53页
· 当前研究工作总结	第51页
· 下一步研究设想	第51-53页
致谢	第53-54页
参考文献	第54-58页
附录A 攻读硕士期间发表论文及参与项目	第58-59页
附录B 攻读硕士学位期间申请的专利及软件著作权	第59 页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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