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面向网络舆情的文本分类系统研究与实现

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-22页
    1.1 网络舆情分析第11页
    1.2 文本分类的研究背景及意义第11-13页
        1.2.1 文本分类研究背景第11-12页
        1.2.2 文本分类研究意义第12-13页
        1.2.3 文本分类应用领域第13页
    1.3 文本分类的概述第13-14页
    1.4 文本分类的国内外研究现状第14-20页
        1.4.1 文本分类在国外的发展第14-16页
        1.4.2 文本分类在国内的发展第16-20页
    1.5 本文研究内容第20页
    1.6 本文组织结构第20-22页
第二章 文本分类的相关技术第22-33页
    2.1 文本分类的一般过程第22页
    2.2 文本的表示第22-24页
    2.3 文本的特征提取第24-26页
        2.3.1 词频法第25页
        2.3.2 文档频率法第25页
        2.3.3 信息增益法第25-26页
        2.3.4 X~2统计量第26页
    2.4 特征权重的计算方法第26-27页
    2.5 中文分词技术概述第27-30页
        2.5.1 中文分词的基本概念第27-28页
        2.5.2 中文分词技术原理第28-29页
        2.5.3 中文分词的研究现状第29-30页
    2.6 文本分类的模型及算法简介第30-32页
        2.6.1 Rocchio算法第30-31页
        2.6.2 K最近邻算法第31页
        2.6.3 支持向量机算法第31-32页
        2.6.4 决策树算法第32页
    2.7 文本分类技术总结第32-33页
第三章 语料库知识第33-39页
    3.1 语料库概述第33-34页
    3.2 语料库的建设第34页
    3.3 语料库在文本分类中的应用第34-35页
    3.4 典型文本分类语料库简介第35-39页
        3.4.1 英文文本分类语料库第35-36页
        3.4.2 中文文本分类语料库第36-39页
第四章 分类模型设计第39-46页
    4.1 FeaturedPossibility分类模型概述第39-40页
    4.2 FeaturedPossibility分类模型分类过程第40页
    4.3 文本预处理及文本表示第40-41页
    4.4 FeaturedPossibility分类算法描述第41-42页
    4.5 FeaturedPossibility分类算法分析第42页
    4.6 Featured Possibility分类模型总结第42页
    4.7 朴素贝叶斯分类模型概述第42-46页
        4.7.1 基本概念及定义第42-43页
        4.7.2 朴素贝叶斯算法分类的过程第43-44页
        4.7.3 朴素贝叶斯算法的条件独立性第44-45页
        4.7.4 朴素贝叶斯算法缺点第45-46页
第五章 文本分类系统的设计第46-57页
    5.1 系统设计概述第46页
    5.2 系统结构总体设计第46-47页
    5.3 主要数据结构第47-48页
    5.4 系统的详细设计第48-51页
        5.4.1 系统用例模型第48页
        5.4.2 系统类图第48-50页
        5.4.3 系统的序列图第50-51页
    5.5 系统界面的设计第51-54页
    5.6 系统的实现第54-57页
第六章 实验结果及性能评估第57-69页
    6.1 性能评估指标第57-59页
        6.1.1 精确率、召回率、F1-测度值第57-58页
        6.1.2 微平均和宏平均第58-59页
    6.2 实验语料的选择及说明第59-60页
    6.3 分类实验结果第60-66页
    6.4 实验结果分析第66-68页
    6.5 实验结论第68-69页
第七章 总结与展望第69-70页
    7.1 研究工作总结第69页
    7.2 未来工作展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-73页
附录A:主要程序代码段第73-76页

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