基于半监督学习的文本分类研究

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基于半监督学习的文本分类研究

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基于半监督学习的文本分类研究

论文目录
摘要	第1-7 页
Abstract	第7-10 页
第1章绪论	第10-15 页
· 研究背景	第10 页
· 国内外发展现状	第10-13 页
· 文本分类研究现状	第10-11 页
· 半监督学习研究现状	第11-13 页
· 本论文的研究内容	第13-15 页
第2章文本分类关键技术	第15-26 页
· 文本分类概述	第15-16 页
· 文本表示模型	第16-17 页
· 文本的预处理	第17-19 页
· 特征选择与降维	第19-20 页
· 权重的计算	第20-21 页
· 文本分类方法	第21-23 页
· 分类性能评估	第23-25 页
· 评价方法	第23-24 页
· 评价标准	第24-25 页
· 本章小结	第25-26 页
第3章基于最近邻多数投票的半监督分类器	第26-38 页
· 引言	第26 页
· 半监督分类算法	第26-29 页
· Self-Training分类算法	第26-27 页
· Tri-Training分类算法	第27-29 页
· 基于最近邻多数投票的半监督分类器	第29-30 页
· 实验与分析	第30-37 页
· 实验环境及实验数据	第30-32 页
· 实验结果与分析	第32-37 页
· 本章小结	第37-38 页
第4章寻找相似样本的小样本半监督学习	第38-49 页
· 引言	第38 页
· 寻找相似样本技术	第38-41 页
· 抽取代表特征	第38-40 页
· 选择相似样本	第40-41 页
· 实验结果及其分析	第41-48 页
· 本章小结	第48-49 页
第5章算法平台展示	第49-55 页
· 样本读取编辑模块	第49-51 页
· 相似样本选择模块	第51-52 页
· 算法实验模块	第52-55 页
结论与展望	第55-56 页
结论	第55 页
进一步工作(展望)	第55-56 页
致谢	第56-57 页
参考文献	第57-62 页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果	第62-63 页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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