基于决策树的汉语复句关系词自动识别中规则挖掘方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题的背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 数据挖掘的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 数据挖掘在自然语言处理方面的具体运用 | 第13-14页 |
| 1.4 数据挖掘在现代汉语复句方面的具体运用 | 第14页 |
| 1.5 论文的创新点以及组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 分类算法的分析与运用 | 第16-22页 |
| 2.1 分类挖掘简介 | 第16页 |
| 2.2 常见分类算法及其比较 | 第16-18页 |
| 2.3 决策树分类算法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 算法简介 | 第18-19页 |
| 2.3.2 决策树分类 | 第19-20页 |
| 2.3.3 相关概念 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 决策树构建以及关系词标识和规则挖掘 | 第22-42页 |
| 3.1 整体框架 | 第22页 |
| 3.2 决策树的构建 | 第22-37页 |
| 3.2.1 整体框架 | 第22-24页 |
| 3.2.2 数据预处理 | 第24-28页 |
| 3.2.3 决策树的构建 | 第28-32页 |
| 3.2.4 决策树的简化 | 第32-37页 |
| 3.3 挖掘标识关系词所需信息 | 第37-39页 |
| 3.4 关系词标识与规则挖掘 | 第39-40页 |
| 3.5 最终判定结果处理 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第42-52页 |
| 4.1 规则库分析 | 第42-43页 |
| 4.2 样例分析 | 第43-48页 |
| 4.3 关系词标识准确率分析 | 第48-49页 |
| 4.4 挖掘出的新规则 | 第49-52页 |
| 第五章 总结和展望 | 第52-54页 |
| 5.1 全文总结 | 第52页 |
| 5.2 进一步的研究工作 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 校期间参加的科研项目和发表的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
