| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究的问题与研究框架 | 第12-15页 |
| 2 文本分析相关技术 | 第15-38页 |
| 2.1 文本预处理 | 第15-17页 |
| 2.2 文本表示 | 第17页 |
| 2.3 特征提取方法 | 第17-28页 |
| 2.4 文本分类算法 | 第28-36页 |
| 2.5 模型表现评价指标 | 第36-37页 |
| 2.6 小结 | 第37-38页 |
| 3 概率主题模型 | 第38-46页 |
| 3.1 概率主题模型的思想 | 第38-42页 |
| 3.2 LDA模型 | 第42-43页 |
| 3.3 LDA模型参数估计方法 | 第43-45页 |
| 3.4 小结 | 第45-46页 |
| 4 数值实验及结果分析 | 第46-57页 |
| 4.1 硬件和软件环境介绍 | 第46页 |
| 4.2 文本分类流程介绍 | 第46-47页 |
| 4.3 实验语料库的构建 | 第47-53页 |
| 4.4 实验结果 | 第53-56页 |
| 4.5 小结 | 第56-57页 |
| 5 总结与展望 | 第57-60页 |
| 5.1 总结 | 第57-58页 |
| 5.2 研究展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |