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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--中文文本分类的研究与应用
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中文文本分类的研究与应用
 
     论文目录
 
摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
第1章 绪论第9-15页
   ·研究背景第9-10页
   ·研究意义第10-11页
   ·文本分类方法第11-12页
   ·国内外研究现状第12-14页
     ·国外研究现状第12-13页
     ·国内研究现状第13-14页
   ·本文的组织结构第14-15页
第2章 常用文本分类算法研究第15-27页
   ·文本的数学表示模型第15-18页
     ·布尔逻辑模型第15页
     ·向量空间模型第15-17页
     ·概率推理模型第17-18页
     ·潜在语义索引模型第18页
   ·常用文本分类算法研究第18-26页
     ·中心向量算法第19页
     ·K近邻算法第19-20页
     ·决策树算法第20-21页
     ·神经网络算法第21页
     ·支持向量机算法第21-22页
     ·遗传算法第22-23页
     ·粗糙集方法第23页
     ·朴素贝叶斯算法第23-26页
   ·小结第26-27页
第3章 特征约简方法第27-43页
   ·中文分词第27-28页
   ·特征选择第28-31页
     ·文档频率第28-29页
     ·信息增益第29页
     ·互信息第29-30页
     ·X~2统计第30页
     ·期望交叉熵第30-31页
     ·文本证据权第31页
     ·几率比第31页
   ·基于特征相关性的特征选择第31-37页
     ·特征相关性分析第32页
     ·特征关联性度量第32-35页
     ·基于特征相关性的特征选择第35-37页
   ·一种改进的特征选择方法第37-42页
     ·基于类别分布的特征选择第38-40页
     ·改进的二次特征选择方法第40-42页
   ·小结第42-43页
第4章 特征权重估算方法第43-50页
   ·常用的特征加权方法第43-46页
     ·布尔权重第43页
     ·基于熵概念的权重第43-44页
     ·特征频率权重第44页
     ·IDF权重第44-45页
     ·TF-IDF权重第45-46页
   ·改进的特征加权估算方法第46-49页
   ·小结第49-50页
第5章 向量优化技术在朴素贝叶斯文本分类上的应用第50-55页
   ·引言第50页
   ·向量优化技术在朴素贝叶斯文本分类上的应用第50-51页
   ·评估办法第51-52页
   ·测试工具及分类语料第52页
   ·实验结果与分析第52-54页
     ·开放性测试和封闭性测试第53-54页
     ·三种贝叶斯分类器对比测试第54页
   ·小结第54-55页
第6章 总结和展望第55-56页
   ·本文工作总结第55页
   ·研究前景展望第55-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-61页
攻读学位期间的研究成果第61页

 
 
论文编号BS388984,这篇论文共61
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