摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-10页 |
第一章 绪论 | 第10-12页 |
·研究背景 | 第10页 |
·论文主要工作 | 第10-11页 |
·本文的组织 | 第11-12页 |
第二章 关键技术 | 第12-38页 |
·文本分类研究进展 | 第12-13页 |
·分词 | 第13-17页 |
·中文分词方法 | 第13-16页 |
·分词难点 | 第16-17页 |
·停用词处理 | 第17-19页 |
·停用词自动抽取方法 | 第18页 |
·将虚词加入停用词表 | 第18-19页 |
·同义词合并 | 第19页 |
·选取特征词 | 第19-24页 |
·文档频率(Document Frequency,DF) | 第20页 |
·χ~2统计量(CHI) | 第20-21页 |
·信息增量(Information Gain) | 第21-22页 |
·互信息(Mutual Information) | 第22页 |
·期望交叉熵(Expected Cross Entropy) | 第22-23页 |
·优势率(Odds Ratio) | 第23页 |
·文本证据权(Weight of Evidence for Text) | 第23-24页 |
·词强度(Term Strength) | 第24页 |
·特征加权 | 第24-26页 |
·布尔权重(Boolean Weighting) | 第25页 |
·基于熵概念的权重(Entropy Weighting) | 第25页 |
·特征频率(Term Frequency,TF) | 第25页 |
·TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) | 第25-26页 |
·分类算法 | 第26-34页 |
·决策树 | 第27-29页 |
·朴素贝叶斯 | 第29-31页 |
·kNN方法 | 第31-33页 |
·人工神经网络方法 | 第33页 |
·支持向量机方法 | 第33-34页 |
·文本分类语料库 | 第34-35页 |
·分类性能的评估 | 第35-36页 |
·本章小结 | 第36-38页 |
第三章 系统需求分析与总体设计 | 第38-43页 |
·系统需求分析 | 第38-39页 |
·系统功能性需求分析 | 第38页 |
·系统非功能性需求 | 第38-39页 |
·系统模块划分与设计 | 第39-40页 |
·数据库设计 | 第40-41页 |
·本章小结 | 第41-43页 |
第四章 系统详细设计与算法实现 | 第43-52页 |
·信息采集模块设计与实现 | 第43-47页 |
·UILogic | 第44-45页 |
·SearchOption | 第45-46页 |
·RemoveDuplicateProcessor | 第46页 |
·取消robot.txt的限制 | 第46-47页 |
·文本抽取模块设计与实现 | 第47-49页 |
·基于文本块正文提取算法 | 第47-48页 |
·算法具体实现 | 第48-49页 |
·分类器算法实现 | 第49-51页 |
·贝叶斯分类器实现 | 第49-50页 |
·决策树算法实现 | 第50-51页 |
·k近邻算法实现 | 第51页 |
·本章小结 | 第51-52页 |
第五章 χ~2统计量算法改进与分析 | 第52-70页 |
·处理流程 | 第52-55页 |
·分词 | 第52-53页 |
·停用词处理 | 第53-54页 |
·特征词抽取 | 第54-55页 |
·分类学习 | 第55页 |
·分类测试结果 | 第55-60页 |
·停用词处理对分类效果的影响 | 第55-56页 |
·特征词抽取方式对分类效果的影响 | 第56-57页 |
·分类算法对分类效果影响 | 第57-58页 |
·三个步骤对分类效果的综合影响 | 第58-60页 |
·算法改进 | 第60-69页 |
·特征词数量对分类效果的影响 | 第61页 |
·加入虚词处理 | 第61-63页 |
·DF去除停用词数量对分类结果影响 | 第63-65页 |
·对χ~2统计量(CHI)算法的改进 | 第65-68页 |
·综合改进效果 | 第68-69页 |
·本章小结 | 第69-70页 |
第六章 论文总结和展望 | 第70-72页 |
·全文总结 | 第70页 |
·下一步工作展望 | 第70-72页 |
参考文献 | 第72-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第77页 |
学术论文 | 第77页 |