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基于语义的中文文本特征降维方法研究 |
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论文目录 |
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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 |
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