基于深度学习的新闻文本分类系统研究与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-18页 |
| 第二章 文本分类相关基础 | 第18-30页 |
| 2.1 深度学习概述 | 第18-21页 |
| 2.2 文本分类 | 第21-25页 |
| 2.2.1 文本表示方法 | 第21-23页 |
| 2.2.2 文本预处理 | 第23页 |
| 2.2.3 文本分类算法 | 第23-25页 |
| 2.3 性能评价指标 | 第25-28页 |
| 2.4 TORNADO框架概述 | 第28-30页 |
| 第三章 基于单词级和字符级混合特征的文本分类模型 | 第30-38页 |
| 3.1 模型结构设计 | 第30-31页 |
| 3.2 实验环境与数据集 | 第31-32页 |
| 3.2.1 实验环境配置 | 第31-32页 |
| 3.2.2 数据集 | 第32页 |
| 3.3 模型训练及参数设置 | 第32-35页 |
| 3.3.1 文本特征表示 | 第32-34页 |
| 3.3.2 模型训练 | 第34页 |
| 3.3.3 模型参数设置 | 第34-35页 |
| 3.4 结果分析 | 第35-37页 |
| 3.4.1 对比模型介绍 | 第35-36页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 新闻文本分类系统需求分析与设计 | 第38-52页 |
| 4.1 系统需求概述 | 第38页 |
| 4.2 系统设计目标 | 第38-39页 |
| 4.3 业务需求分析 | 第39-41页 |
| 4.3.1 新闻采集模块业务需求分析 | 第40页 |
| 4.3.2 新闻处理模块业务需求分析 | 第40-41页 |
| 4.3.3 新闻展示模板业务需求分析 | 第41页 |
| 4.4 功能需求分析 | 第41-42页 |
| 4.5 系统用例描述 | 第42-43页 |
| 4.6 概要设计 | 第43-45页 |
| 4.6.1 系统总体框架 | 第43-44页 |
| 4.6.2 系统行为描述 | 第44-45页 |
| 4.7 详细设计 | 第45-49页 |
| 4.7.1 新闻采集模块设计 | 第45-46页 |
| 4.7.2 新闻存储模块设计 | 第46-48页 |
| 4.7.3 新闻分类模块设计 | 第48-49页 |
| 4.8 本章小结 | 第49-52页 |
| 第五章 新闻文本分类系统实现与测试 | 第52-68页 |
| 5.1 系统环境搭建 | 第52-53页 |
| 5.2 功能模块实现 | 第53-59页 |
| 5.2.1 新闻采集模块实现 | 第53-55页 |
| 5.2.2 新闻存储模块实现 | 第55-57页 |
| 5.2.3 新闻分类模块实现 | 第57-59页 |
| 5.3 功能模块展示 | 第59-65页 |
| 5.3.1 新闻采集和存储 | 第59-62页 |
| 5.3.2 系统整体运行效果 | 第62-65页 |
| 5.4 系统测试 | 第65-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 总结 | 第68-69页 |
| 6.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-76页 |
| 致谢 | 第76-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第78页 |
