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中文短文本表示及分类的研究与实现 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | ABSTRACT | 第5-9页 | | 1 绪论 | 第9-15页 | | ·选题背景和意义 | 第9-10页 | | ·研究现状 | 第10-12页 | | ·文本分类应用领域 | 第12-13页 | | ·本文的章节安排 | 第13-15页 | | 2 文本分类理论基础 | 第15-25页 | | ·基本概念 | 第15-18页 | | ·文本挖掘 | 第15-16页 | | ·文本分类 | 第16-17页 | | ·文本分类过程 | 第17-18页 | | ·几种典型的文本分类算法 | 第18-21页 | | ·K-近邻 | 第18-19页 | | ·朴素贝叶斯 | 第19-20页 | | ·支持向量机 | 第20-21页 | | ·分类评价体系 | 第21-22页 | | ·本章小结 | 第22-25页 | | 3 中文短文本分类技术 | 第25-39页 | | ·文本表示方法 | 第25-27页 | | ·文本表示的基本单位 | 第25页 | | ·文本表示模型 | 第25-27页 | | ·基于 SVM 的文本分类技术 | 第27-35页 | | ·文本预处理 | 第27-31页 | | ·特征选择 | 第31页 | | ·特征选择方法 | 第31-34页 | | ·特征加权 | 第34-35页 | | ·基于 BOS 的文本分类技术 | 第35-37页 | | ·分句技术 | 第35-36页 | | ·句子相似度计算 | 第36-37页 | | ·文本相似度计算 | 第37页 | | ·文本分类系统存在的问题 | 第37-38页 | | ·本章小结 | 第38-39页 | | 4 基于 BOS 模型的中文短文本分类系统实现 | 第39-55页 | | ·文本预处理 | 第39-46页 | | ·分句算法 | 第40-41页 | | ·改进的分句算法 | 第41-45页 | | ·改进的分句算法的实现 | 第45-46页 | | ·分类系统实现 | 第46-49页 | | ·BOS 模型 | 第46-47页 | | ·句子相似度计算 | 第47-48页 | | ·改进的文本相似度计算 | 第48页 | | ·基于 KNN 的分类器构造及分类运算 | 第48-49页 | | ·分类系统设计 | 第49-50页 | | ·实验 | 第50-53页 | | ·实验语料库 | 第50-51页 | | ·实验结果 | 第51-53页 | | ·本章小结 | 第53-55页 | | 5 总结与展望 | 第55-57页 | | ·总结 | 第55-56页 | | ·展望 | 第56-57页 | | 参考文献 | 第57-61页 | | 附录 A 算法代码 | 第61-67页 | | 附录 B 系统运行图 | 第67-69页 | | 致谢 | 第69-70页 |
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论文编号BS34359，这篇论文共70页
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