基于支持向量机的中文问题分类研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题背景 | 第10-11页 |
| ·中文问答系统综述 | 第11-14页 |
| ·中文问题分类概论 | 第14-16页 |
| ·课题研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-18页 |
| 2 支持向量机导论 | 第18-24页 |
| ·支持向量机的发展 | 第18-19页 |
| ·统计学习理论 | 第19-20页 |
| ·支持向量机原理 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于概念扩展的中文问题表示 | 第24-35页 |
| ·自然语言处理技术 | 第24-27页 |
| ·中文问题分类体系 | 第27-28页 |
| ·特征选择和空间模型 | 第28-30页 |
| ·基于概念的问题升维 | 第30-32页 |
| ·中文问题表示过程 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 支持向量机分类 | 第35-48页 |
| ·支持向量机的模型 | 第35-36页 |
| ·核函数及参数的选择 | 第36-38页 |
| ·SVM 训练算法 | 第38-39页 |
| ·多分类模型 | 第39-41页 |
| ·基于WEKA 的模型选择实验 | 第41-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 中文问题分类系统 | 第48-58页 |
| ·系统结构设计 | 第48-49页 |
| ·功能模块实现 | 第49-50页 |
| ·基于LIBSVM 的分类 | 第50-53页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 结论与展望 | 第58-60页 |
| ·全文总结 | 第58-59页 |
| ·后续工作展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参与课题列表 | 第65页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间研究成果 | 第65页 |
