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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--新闻文本的可视化与可视分析
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新闻文本的可视化与可视分析
 
     论文目录
 
摘要第3-4页
ABSTRACT第4页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 课题背景第10页
    1.2 课题研究现状第10-11页
        1.2.1 基于内容的文本可视化第10页
        1.2.2 基于关系的文本可视化第10-11页
        1.2.3 基于多层面的文本可视化第11页
    1.3 课题简介第11页
    1.4 本文的组织与工作第11-14页
第二章 相关技术第14-22页
    2.1 文本可视化第14-15页
    2.2 新闻可视化第15页
    2.3 标签云技术第15-17页
    2.4 机器学习第17-18页
        2.4.1 机器学习的任务第18页
        2.4.2 机器学习的分类第18页
    2.5 深度学习第18-19页
    2.6 自然语言处理第19-22页
第三章 基于指标变化的新闻文本可视分析第22-32页
    3.1 引言第22-23页
        3.1.1 应用场景介绍第22页
        3.1.2 研究目标第22-23页
    3.2 研究内容及方法第23-25页
        3.2.1 系统总览第23页
        3.2.2 Event-Stack模块第23-24页
        3.2.3 Timeline模块第24页
        3.2.4 Context模块第24页
        3.2.5 Wordle模块第24页
        3.2.6 Relation模块第24-25页
        3.2.7 Reason模块第25页
    3.3 算法设计第25-27页
        3.3.1 自然语言处理算法第25-26页
        3.3.2 事件-事件关联度算法第26-27页
        3.3.3 Reason影响因子第27页
    3.4 研究结果及讨论第27-30页
        3.4.1 Wordle模块的效果展示第28-29页
        3.4.2 Relation模块的效果展示第29页
        3.4.3 Reason模块的效果展示第29-30页
    3.5 结论第30-32页
        3.5.1 总结与展望第30页
        3.5.2 不足与提高第30-32页
第四章 基于中文新闻的可视分析第32-38页
    4.1 中文解析第32-33页
        4.1.1 解析第32-33页
        4.1.2 比例第33页
        4.1.3 布局第33页
    4.2 中英文混排第33-34页
        4.2.1 中英文的不同之处第33-34页
        4.2.2 中英文的相同之处第34页
    4.3 案例第34-36页
        4.3.1 系统功能第34页
        4.3.2 使用方法第34页
        4.3.3 使用效果第34-36页
    4.4 结论第36-38页
第五章 基于语音新闻的可视分析第38-46页
    5.1 相关工作第38页
        5.1.1 语音分析第38页
    5.2 数据与任务第38-39页
        5.2.1 语音数据第38-39页
        5.2.2 文本数据第39页
        5.2.3 任务概括第39页
    5.3 系统总览第39-40页
    5.4 语音主题分析第40页
        5.4.1 语音解析第40页
        5.4.2 文本解析第40页
    5.5 语音主题的可视分析第40-42页
        5.5.1 可视化设计和接口第41-42页
        5.5.2 交互与探索第42页
    5.6 案例第42-43页
        5.6.1 美国政治第42-43页
        5.6.2 互联网科技第43页
    5.7 结论第43-46页
第六章 结合时空维度的多层面文本可视化第46-56页
    6.1 背景介绍第46页
    6.2 系统总览第46-47页
    6.3 伪基站聚类第47-48页
    6.4 垃圾短信聚类第48-53页
        6.4.1 短信分类方法第49页
        6.4.2 前端可视方案第49-53页
    6.5 归纳与总结第53-56页
        6.5.1 针对特定短信类别的专项整治第53-54页
        6.5.2 针对特定伪基站的打击第54-56页
第七章 结论与期望第56-58页
    7.1 主要工作与创新点第56页
    7.2 后续研究工作第56-58页
参考文献第58-60页
致谢第60-62页
攻读学位期间发表的学术论文第62-64页

 
 
论文编号BS4345456,这篇论文共64
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