基于SVM的多层次大类别数文本分类系统（HJ-TCM）的设计与实现

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基于SVM的多层次大类别数文本分类系统（HJ-TCM）的设计与实现

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基于SVM的多层次大类别数文本分类系统（HJ-TCM）的设计与实现

论文目录
摘要	第1-3 页
Abstract	第3-4 页
目录	第4-6 页
第一章绪论	第6-12 页
· 文本分类的定义	第6 页
· 主要研究内容和目的	第6-7 页
· 技术现状分析	第7-9 页
· 研究工作背景	第9-12 页
· 项目背景	第9-10 页
· 项目目标	第10-12 页
第二章 HJ-TCM系统总体设计	第12-18 页
· 设计考虑	第12-14 页
· 总体结构	第14-15 页
· 功能模块说明	第15-18 页
第三章文本分类预处理	第18-31 页
· 中文文本分词	第18-21 页
· 最大概率分词法	第18-20 页
· 词性标注	第20-21 页
· 特征抽取	第21-28 页
· 传统特征抽取方法分析	第22-27 页
· 组合特征抽取方法	第27-28 页
· 文档表示	第28-31 页
第四章 HJ-TCM分类器算法	第31-50 页
· 概述	第31-33 页
· SVM简介	第33-41 页
· 统计学习理论	第33-37 页
· 支持向量机	第37-41 页
· 三元解析优化训练算法	第41-50 页
· 现有训练算法	第41-44 页
· 3SAO详述	第44-47 页
· 实验与分析	第47-50 页
第五章 HJ-TCM系统的实现	第50-62 页
· 多类别分类的实现	第50-52 页
· 多层次分类的实现	第52-58 页
· 多层次分类树的构造	第52-55 页
· 多层次分类的实施	第55-58 页
· 系统集成实现	第58-62 页
· 系统流程	第58 页
· 项目测试	第58-62 页
第六章结束语	第62-63 页
· 本文的工作总结	第62 页
· 今后的研究方向	第62-63 页
致谢	第63-64 页
参考文献	第64-67 页

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