基于维基百科的短文本特征扩展及分类算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 短文本分类研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 维基百科知识库简介 | 第11-14页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 文本分类算法及短文本分类研究 | 第17-33页 |
| 2.1 文本分类概述 | 第17-20页 |
| 2.1.1 文本分类的含义及特点 | 第17-18页 |
| 2.1.2 文本分类的关键技术 | 第18-20页 |
| 2.2 文本分类算法及评价指标 | 第20-25页 |
| 2.2.1 朴素贝叶斯算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 支持向量机算法 | 第21-22页 |
| 2.2.3 J48决策树模型 | 第22-24页 |
| 2.2.4 评价指标 | 第24-25页 |
| 2.3 短文本分类概述 | 第25-26页 |
| 2.3.1 短文本的特点 | 第25页 |
| 2.3.2 短文本分类 | 第25-26页 |
| 2.4 短文本分类算法改进 | 第26-30页 |
| 2.4.1 集成分类算法概述 | 第27页 |
| 2.4.2 Bagging_NB算法 | 第27-28页 |
| 2.4.3 Bagging_BSJ算法 | 第28-30页 |
| 2.5 实验及结果 | 第30-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于维基百科的短文本特征扩展 | 第33-42页 |
| 3.1 维基百科词语相关概念集合抽取 | 第33页 |
| 3.2 维基扩展短文本特征模型 | 第33-35页 |
| 3.3 基于维基百科的语义相似度计算—WLA | 第35-38页 |
| 3.3.1 基于文本信息的语义相似度计算 | 第35-36页 |
| 3.3.2 基于链接信息的语义相似度计算 | 第36-37页 |
| 3.3.3 文本与链接信息相结合的语义相似度计算 | 第37-38页 |
| 3.4 语义扩展短文本特征模型 | 第38-40页 |
| 3.4.1 相关特征抽取 | 第38-39页 |
| 3.4.2 语义关系量化 | 第39页 |
| 3.4.3 特征扩展集合构建 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于维基百科的短文本分类模型 | 第42-52页 |
| 4.1 基本思想 | 第42页 |
| 4.2 短文本分类模型 | 第42-43页 |
| 4.3 数据预处理 | 第43-45页 |
| 4.3.1 短文本预处理 | 第43页 |
| 4.3.2 特征扩展词表构建 | 第43-45页 |
| 4.4 短文本分类实验 | 第45-51页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第45页 |
| 4.4.2 实验步骤 | 第45-46页 |
| 4.4.3 实验结果及分析 | 第46-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
