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基于神经网络和决策树的文本分类及其应用研究

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基于神经网络和决策树的文本分类及其应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11页
第一章 绪论第11-17页
  1.1 课题来源第11页
  1.2 研究意义第11-12页
  1.3 国内外研究现状第12-15页
    1.3.1 神经网络的国内外研究现状第12页
    1.3.2 决策树的国内外研究现状第12-13页
    1.3.3 文本分类的国内外研究现状第13-15页
  1.4 本文的主要工作第15-16页
  1.5 本文的组织结构第16-17页
第二章 文本分类理论基础第17-31页
  2.1 文本分类概述第17页
  2.2 文本分类流程第17-18页
  2.3 文本预处理第18-20页
    2.3.1 特征项选取第18页
    2.3.2 特征权重计算第18-19页
    2.3.3 向量空间模型具体描述第19-20页
  2.4 常见的特征选择方法第20-23页
    2.4.1 文档频率第20-21页
    2.4.2 信息增益第21页
    2.4.3 互信息第21-22页
    2.4.4 卡方统计第22页
    2.4.5 词频第22-23页
  2.5 常见的文本分类算法第23-26页
    2.5.1 Rocchio分类器第23页
    2.5.2 K最近邻分类器第23-24页
    2.5.3 朴素贝叶斯分类器第24-25页
    2.5.4 支持向量机分类器第25页
    2.5.5 基于回归分类器第25-26页
  2.6 决策树分类算法概述第26-27页
    2.6.1 决策树基本概念第26页
    2.6.2 决策树的生成第26-27页
    2.6.3 决策树的划分属性选择第27页
  2.7 神经网络分类算法概述第27-30页
    2.7.1 激活函数第28页
    2.7.2 梯度下降法第28-29页
    2.7.3 BP神经网络的框架第29-30页
  2.8 本章小结第30-31页
第三章 基于神经网络和决策树的文本分类系统第31-52页
  3.1 文本分类系统第31-32页
  3.2 数据预处理第32-38页
    3.2.1 文本分词第32-34页
    3.2.2 改进的停用词库第34-37页
    3.2.3 改进的文本特征权重计算第37-38页
    3.2.4 文本表示第38页
    3.2.5 文本去重第38页
  3.3 基于样本偏差率和方差的特征选择方法第38-44页
    3.3.1 样本偏差率第39-42页
    3.3.2 类内权重分布第42-43页
    3.3.3 类间权重分布第43页
    3.3.4 基于样本偏差率和方差的特征选择方法第43-44页
  3.4 决策树优化的神经网络分类算法第44-51页
    3.4.1 BP神经网络文本分类过程第45-47页
    3.4.2 决策树优化神经网络的结构第47-48页
    3.4.3 决策树优化神经网络的初始权重第48-51页
  3.5 本章小结第51-52页
第四章 基于神经网络和决策树的文本分类系统算法实现与测试第52-65页
  4.1 开发平台与开发环境第52页
  4.2 训练与测试数据第52-53页
  4.3 文本分类算法的实现第53-61页
    4.3.1 文本分类系统软件第53-54页
    4.3.2 预处理算法实现第54-58页
    4.3.3 特征选择方法算法实现第58-61页
    4.3.4 分类算法实现第61页
  4.4 实验及结果对比分析第61-64页
    4.4.1 特征选择方法对比分析第61-63页
    4.4.2 分类算法对比第63-64页
  4.5 本章小结第64-65页
第五章 文本分类系统在西藏发展中的应用第65-79页
  5.1 应用背景第65页
  5.2 词云可视化分析第65-74页
    5.2.1 改进的词云可视化第65-67页
    5.2.2 词云可视化实验第67-73页
    5.2.3 结果分析第73-74页
  5.3 文本的情感极性分析第74-78页
    5.3.1 改进的情感极性分析算法第74-76页
    5.3.2 情感极性分析实验及结果第76-78页
    5.3.3 情感极性分类模型的应用第78页
  5.4 本章小结第78-79页
第六章 总结与展望第79-81页
  6.1 全文总结第79-80页
  6.2 后续工作展望第80-81页
致谢第81-82页
参考文献第82-90页
附录第90-99页
攻读硕士期间取得的研究成果第99页

本篇论文共99页,点击这进入下载页面
 
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