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面向武器装备语料的中文文本分类

摘要第4-6页
abstract第6-7页
第1章 绪论第10-13页
    1.1 概述第10页
    1.2 应用背景第10-11页
    1.3 文本分类研究现状第11-12页
        1.3.1 国外研究现状第11页
        1.3.2 国内研究现状第11-12页
    1.4 本文的组织架构和概要第12-13页
第2章 中文文本分类相关技术概述第13-25页
    2.1 文本分类的定义第13-14页
    2.2 中文文本分类流程第14页
    2.3 中文文本分词第14-17页
        2.3.1 文本分词方法第14-16页
        2.3.2 Jieba分词组件简介第16-17页
    2.4 文本特征选择方法第17-19页
        2.4.1 文档频数第18页
        2.4.2 信息增益第18页
        2.4.3 互信息第18-19页
    2.5 文本表示模型第19-20页
        2.5.1 向量空间模型第19-20页
        2.5.2 布尔模型第20页
        2.5.3 概率模型第20页
    2.6 文本分类方法第20-24页
        2.6.1 朴素贝叶斯算法第21-22页
        2.6.2 决策树第22页
        2.6.3 K近邻算法第22页
        2.6.4 SVM算法第22-24页
    2.7 本章小结第24-25页
第3章 武器装备语料库的研究与构建第25-32页
    3.1 武器装备语料库构建的意义第25页
    3.2 语料库简介第25-26页
    3.3 武器装备语料特点研究第26-27页
    3.4 武器装备语料库的构建第27-31页
        3.4.1 武器装备的分类第27-28页
        3.4.2 武器装备语料类别的选取第28-31页
    3.5 本章小结第31-32页
第4章 实验结果与分析第32-46页
    4.1 文本分类实现框架第32页
    4.2 训练集和测试集第32-33页
    4.3 文本分词的实现第33-35页
    4.4 特征选取第35-36页
    4.5 测试不同特征表示方式对分类结果的影响第36-38页
    4.6 测试不同特征选择方法不同分类器对分类结果的影响第38-41页
    4.7 分类器的解释第41-42页
    4.8 错误分析第42-45页
    4.9 本章小结第45-46页
第5章 结论第46-47页
参考文献第47-49页
致谢第49页

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