利用非广延最大熵模型进行文本分类
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·项目背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·项目背景 | 第8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·文本分类国内外现状 | 第9-11页 |
| ·国际研究概况 | 第9-10页 |
| ·国内研究概况 | 第10-11页 |
| ·本文的研究内容及论文结构 | 第11-12页 |
| ·论文研究内容 | 第11页 |
| ·论文结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 相关概念综述 | 第12-23页 |
| ·文本分类简述 | 第12-17页 |
| ·问题描述 | 第12-13页 |
| ·文本分类流程 | 第13-17页 |
| ·熵的概念 | 第17-18页 |
| ·信息熵 | 第17-18页 |
| ·条件熵 | 第18页 |
| ·最大熵原理 | 第18-23页 |
| ·基于香农熵的最大熵模型 | 第19-20页 |
| ·基于香农熵的最大条件熵模型 | 第20-21页 |
| ·应用于文本分类的最大条件熵模型 | 第21-23页 |
| 第三章 非广延最大熵模型 | 第23-32页 |
| ·非广延熵的概念和性质 | 第23-24页 |
| ·非广延熵的概念 | 第23页 |
| ·非广延熵的性质 | 第23-24页 |
| ·非广延熵模型的建立 | 第24-29页 |
| ·非广延熵模型建模流程 | 第24页 |
| ·确定目标函数 | 第24-25页 |
| ·文本预处理 | 第25-26页 |
| ·特征生成 | 第26-27页 |
| ·建模约束关系 | 第27-28页 |
| ·建立非广延熵模型 | 第28-29页 |
| ·模型求解 | 第29-30页 |
| ·参数估计 | 第30-32页 |
| 第四章 带有高阶约束的非广延最大熵模型 | 第32-43页 |
| ·高阶约束的意义和形式 | 第32-34页 |
| ·高阶约束的意义 | 第32-33页 |
| ·高阶约束的形式 | 第33-34页 |
| ·建模带有高阶约束的非广延模型 | 第34-39页 |
| ·非广延熵扩展模型建模流程 | 第34页 |
| ·文本预处理 | 第34-36页 |
| ·特征生成 | 第36-37页 |
| ·建模约束关系 | 第37-39页 |
| ·建立带有高阶约束的非广延熵模型 | 第39页 |
| ·模型求解 | 第39-41页 |
| ·参数估计 | 第41-43页 |
| 第五章 分类器性能评估 | 第43-52页 |
| ·非广延熵模型分类器性能评估 | 第43-47页 |
| ·分类器性能评估流程 | 第43页 |
| ·特征生成 | 第43-44页 |
| ·文本类别预测 | 第44页 |
| ·分类器性能评估 | 第44页 |
| ·实验 | 第44-47页 |
| ·带有高阶约束的非广延熵模型性能评估 | 第47-50页 |
| ·分类器性能评估流程 | 第47页 |
| ·特征生成 | 第47-48页 |
| ·文本类别预测 | 第48页 |
| ·分类器性能评估 | 第48页 |
| ·实验 | 第48-50页 |
| ·两种非广延熵模型的性能对比 | 第50-51页 |
| ·和最大熵模型的性能对比 | 第51-52页 |
| 第六章 结束语 | 第52-54页 |
| ·论文总结 | 第52页 |
| ·下一步工作展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
