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基于半监督学习的文本情感分类平台的设计与实现

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基于半监督学习的文本情感分类平台的设计与实现
论文目录
 
中文摘要第1-9页
ABSTRACT第9-11页
第一章 绪论第11-15页
  · 文本情感分类的应用背景第11页
  · 国内外的研究现状第11-13页
  · 本文研究工作第13-14页
  · 论文的组织结构第14-15页
第二章 基于半监督的文本情感分类方法第15-23页
  · 半监督学习算法框架第15-16页
  · 特征选择第16-17页
    · 基于TF-IDF的特征选择第16页
    · 基于改进的Fisher判别准则的特征选择第16-17页
  · 分类器选择第17-18页
    · SVM分类器第17页
    · 最大熵分类器第17-18页
    · 集成分类器第18页
  · 基于自训练方法的分类算法的建立第18-19页
  · 基于主动学习的分类算法的建立第19-21页
    · 选择函数第19-20页
    · 基于主动学习的文本情感分类算法第20-21页
    · 基于自训练/主动学习的SVM和ME分类器的集成第21页
  · 本章小结第21-23页
第三章 情感分类平台设计与分析第23-31页
  · 平台的设计框架第23-24页
  · 平台核心功能的关键问题第24-28页
    · 数据预处理第24-25页
    · 数据向量化过程第25-26页
    · 特征选择的方法第26-27页
    · 扩充训练集第27页
    · 分类过程中并行计算第27页
    · 文本情感分类器的设计第27页
    · 文本情感分类的性能评价指标第27-28页
  · UML类图第28-29页
  · 本章小结第29-31页
第四章 基于半监督情感分类平台的实现第31-41页
  · 系统的功能界面第31-32页
  · 文本的存储第32-33页
  · 平台功能第33-40页
    · 数据预处理功能第33-36页
    · 特征选择功能第36-37页
    · 基于有监督的文本情感分类功能第37页
    · 基于自训练学习的文本情感分类第37-38页
    · 基于主动学习的文本情感分类功能第38-40页
  · 本章小结第40-41页
第五章 结论与展望第41-43页
  · 结论第41-42页
  · 展望第42-43页
参考文献第43-47页
攻读学位期间取得的研究成果第47-49页
致谢第49-51页
个人简介第51-55页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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