文本宏特征抽取与基于质心的自动分类方法研究

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文本宏特征抽取与基于质心的自动分类方法研究

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文本宏特征抽取与基于质心的自动分类方法研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-14页
第1章绪论	第14-29页
1.1 课题背景及意义	第14-16页
1.2 文本分类语料库的构建方法研究	第16-18页
1.3 文本特征抽取研究现状	第18-20页
1.4 文本分类方法研究现状	第20-24页
1.4.1 无监督文本分类方法	第20-21页
1.4.2 有监督文本分类方法	第21-22页
1.4.3 半监督文本分类方法	第22-24页
1.5 文本分类评测指标	第24-25页
1.6 本文的研究内容及创新点	第25-27页
1.6.1 研究内容概述	第25-27页
1.6.2 主要创新点	第27页
1.7 论文组织结构	第27-29页
第2章基于网页结构的语料库自动构建方法	第29-51页
2.1 引言	第29-30页
2.2 语料库自动构建方法框架	第30-31页
2.3 网页类别自动标注方法	第31-39页
2.3.1 导航栏识别过程	第32-33页
2.3.2 导航栏识别方法	第33-38页
2.3.3 链接类别自动标注方法	第38-39页
2.4 语料库生成	第39-41页
2.4.1 网页内容提取	第39-40页
2.4.2 网页语言分类	第40-41页
2.5 基于文本聚类的语料库降噪	第41-44页
2.5.1 基于K-means聚类的语料库降噪	第42页
2.5.2 基于LDA主题模型的语料库降噪	第42-44页
2.6 实验	第44-50页
2.6.1 实验数据	第44页
2.6.2 实验设置	第44-45页
2.6.3 实验结果	第45-50页
2.7 本章小结	第50-51页
第3章有监督文本宏特征抽取方法	第51-73页
3.1 引言	第51-52页
3.2 文本聚类算法	第52-54页
3.2.1 K-means聚类算法	第52-53页
3.2.2 层次聚类算法	第53页
3.2.3 AP聚类算法	第53-54页
3.3 距离函数和相似度度量方法	第54-56页
3.3.1 距离函数	第54-55页
3.3.2 相似度度量方法	第55-56页
3.4 基于聚类的有监督宏特征抽取	第56-58页
3.4.1 基于聚类的有监督宏特征抽取原理	第56-57页
3.4.2 基于聚类的有监督宏特征抽取算法	第57-58页
3.5 基于聚类加权的有监督宏特征抽取	第58-62页
3.5.1 基于聚类加权的有监督宏特征抽取原理	第58-60页
3.5.2 基于聚类加权的有监督宏特征抽取算法	第60-62页
3.6 基于质心向量的有监督宏特征抽取	第62-64页
3.6.1 基于质心向量的有监督宏特征抽取原理	第62页
3.6.2 基于质心向量的有监督宏特征抽取算法	第62-64页
3.7 实验	第64-72页
3.7.1 实验数据	第64页
3.7.2 实验设置	第64-65页
3.7.3 实验结果	第65-72页
3.8 本章小结	第72-73页
第4章文本宏特征融合方法	第73-84页
4.1 引言	第73页
4.2 文本的描述模型	第73-74页
4.3 无监督宏特征	第74-77页
4.3.1 基于K-means的无监督宏特征抽取	第74页
4.3.2 基于LDA的无监督宏特征抽取	第74-76页
4.3.3 基于DBN的无监督宏特征抽取	第76-77页
4.4 有监督和无监督宏特征融合	第77-79页
4.5 实验	第79-83页
4.5.1 实验数据和设置	第79页
4.5.2 实验结果	第79-83页
4.6 本章小结	第83-84页
第5章基于排序学习框架的质心文本分类方法	第84-105页
5.1 引言	第84-85页
5.2 基于质心的分类方法	第85-87页
5.2.1 Rocchio方法	第85-86页
5.2.2 Hypothesis Margin Centroid方法	第86页
5.2.3 Drag Pushing方法	第86-87页
5.3 基于排序学习的质心分类方法的统一框架	第87-90页
5.3.1 基于排序学习的统一框架	第87-88页
5.3.2 基于质心的分类方法的框架表示	第88-90页
5.4 基于排序学习的质心分类方法	第90-96页
5.4.1 基于Pointwise排序的质心方法	第90-92页
5.4.2 基于Pairwise排序的质心方法	第92-94页
5.4.3 基于Listwise排序的质心方法	第94-96页
5.5 实验	第96-104页
5.5.1 实验数据	第96-97页
5.5.2 实验设置	第97-98页
5.5.3 实验结果	第98-104页
5.6 本章小结	第104-105页
结论	第105-107页
参考文献	第107-119页
攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果	第119-121页
致谢	第121-122页
个人简历	第122页

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