面向中文文本的特征值提取
| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| ·引言 | 第8-10页 |
| ·特征值提取概述 | 第10-15页 |
| ·定义 | 第10页 |
| ·特征提取或选择的途径 | 第10-11页 |
| ·文本特征值提取的发展 | 第11-12页 |
| ·文本特征值的表示方法 | 第12-15页 |
| ·本文的思想、目的 | 第15-16页 |
| ·目前系统存在的问题 | 第15页 |
| ·主要思想及目标 | 第15-16页 |
| ·本文章节组织 | 第16-18页 |
| 第二章 基于多重启发式规则的特征值权值计算 | 第18-25页 |
| ·基本定义 | 第18-19页 |
| ·特征值提取的启发式规则及自动多重加权 | 第19-23页 |
| ·概率启发式规则 | 第19-21页 |
| ·语义启发式规则 | 第21-23页 |
| ·基于多重启发式规则的特征值提取算法 | 第23-25页 |
| 第三章 同义词处理技术 | 第25-34页 |
| ·现有的同义词处理方法 | 第25-27页 |
| ·模糊集合基本概念 | 第27页 |
| ·基于模糊集合的同义、多义词处理 | 第27-31页 |
| ·基于模糊集合的同义词处理 | 第28-30页 |
| ·基于模糊集合的多义词处理 | 第30-31页 |
| ·基于模糊集合的文本特征值权值计算 | 第31-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第四章 基于同义概念及多重加权的特征值提取系统 | 第34-39页 |
| ·SMFS 特征值提取系统模型 | 第34-36页 |
| ·分词模块 | 第34-35页 |
| ·特征值提取模块 | 第35-36页 |
| ·SMFS 特征值提取算法 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第五章 特征值提取在文本分类中的比较试验 | 第39-49页 |
| ·分类方法概述 | 第39-40页 |
| ·几种常用的分类方法 | 第40-45页 |
| ·相似度分类法 | 第40页 |
| ·kNN 分类法 | 第40-42页 |
| ·基于支持向量机(SVM)的分类方法 | 第42-45页 |
| ·比较试验 | 第45-49页 |
| ·同义概念比较试验 | 第45-46页 |
| ·基于多重式启发规则的特征值提取比较试验 | 第46-48页 |
| ·SMFS 与其它特征值表示法的比较 | 第48-49页 |
| 第六章 基于SMFS 电子邮件分类系统 | 第49-52页 |
| ·基于SMFS 电子邮件分类系统结构 | 第50页 |
| ·邮件分类试验 | 第50-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 详细摘要 | 第62-97页 |
