|
|
|
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页 会员购买按0.35元/页下载,共需支付21.35元。 直接购买按0.5元/页下载,共需要支付30.5元 。 |
|
|
我还不是会员,注册会员!
会员下载更优惠!充值送钱! |
我只需要这篇,无需注册!
直接网上支付,方便快捷! |
|
|
|
版权申明:本目录由www.jylw.com网站制作,本站并未收录原文,如果您是作者,需要删除本篇论文目录请通过QQ或其它联系方式告知我们,我们承诺24小时内删除。 |
|
|