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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于语义的中文文本特征降维方法研究
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基于语义的中文文本特征降维方法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·研究背景和意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-11页
   ·本文研究内容和工作第11-12页
   ·本文的组织结构第12-14页
第二章 中文文本分类相关技术第14-28页
   ·文本分类的定义第14-15页
   ·文本预处理第15-18页
     ·去除文档中的格式标记第15-16页
     ·过滤非法字符和字母大小写转换第16页
     ·去除停用词第16页
     ·词干化第16-17页
     ·分词第17-18页
   ·特征降维方法第18-22页
     ·特征选择第18-21页
     ·特征提取第21-22页
   ·文本表示模型第22-23页
     ·布尔模型第22页
     ·向量空间模型第22-23页
     ·概率模型第23页
   ·常用的文本分类方法第23-27页
     ·朴素贝叶斯第23-24页
     ·K-近邻方法第24-25页
     ·支持向量机第25-26页
     ·神经网络第26-27页
     ·决策树方法第27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 基于语义的中文文本特征降维第28-40页
   ·语义信息对特征降维的作用第28页
   ·基于语义的特征降维思想第28-30页
   ·基于语义的特征降维过程第30-38页
     ·形成词汇-文档矩阵第30-31页
     ·计算词语语义关系第31-34页
     ·特征的语义聚类第34-38页
     ·形成语义向量模型第38页
   ·本章小结第38-40页
第四章 实验设计与结果分析第40-54页
   ·实验设计第40-42页
     ·实验环境第40页
     ·语料库选择第40页
     ·文本分类方法的性能评估第40-42页
   ·文本预处理过程第42-45页
   ·形成词汇-文档矩阵第45-49页
   ·特征融合第49页
   ·实验结果与分析第49-53页
       ·混淆矩阵第49-50页
       ·各个类别的分类指标对比第50-52页
       ·总体指标对比第52-53页
   ·本章小结第53-54页
第五章 总结和展望第54-56页
   ·总结第54-55页
   ·进一步的工作第55-56页
致谢第56-58页
参考文献第58-64页
作者在攻读硕士期间的科研成果第64页

 
 
论文编号BS2225568,这篇论文共64
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