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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--自然语言处理—中文词和短文本向量化的研究
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自然语言处理—中文词和短文本向量化的研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 引言第9-15页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 发展现状第10-12页
    1.3 本文的研究第12-13页
    1.4 组织结构第13-15页
第二章 理论基础第15-23页
    2.1 分词原理及去停用词第15-20页
        2.1.1 基于规则的分词方法第15-16页
        2.1.2 基于统计的分词方法第16-18页
        2.1.3 基于理解的分词方法第18-19页
        2.1.4 去停用词第19-20页
    2.2 文本相似度第20-23页
        2.2.1 基于关键词匹配第20-21页
        2.2.2 基于向量空间第21-23页
第三章 数学模型第23-34页
    3.1 中文Hash码表示法第23-25页
    3.2 概率语言模型第25-29页
        3.2.1 中文词向量化模型第25-26页
        3.2.2 短文本向量化模型第26-29页
    3.3 模型求解第29-34页
        3.3.1 文本预处理第29页
        3.3.2 概率语言模型求解——中文词向量化第29-31页
        3.3.3 概率语言模型求解——短文本向量化第31-34页
第四章 应用结果分析第34-45页
    4.1 中文词向量模型应用第34-37页
        4.1.1 文本分词结果展示第34页
        4.1.2 人物社交网络设计说明第34-37页
        4.1.3 人物社交网络结果分析第37页
    4.2 舆情短文本模型在文本分类中的应用第37-40页
        4.2.1 数据集第38-39页
        4.2.2 预测准确度分析第39-40页
    4.3 舆情短文本在文本聚类中的应用第40-45页
        4.3.1 舆情事件——预警第41-42页
        4.3.2 舆情事件衡量标准第42-44页
        4.3.3 结果分析第44-45页
第五章 总结与展望第45-46页
参考文献第46-50页
致谢第50页

 
 
论文编号BS4432044,这篇论文共50
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