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 |