若干中文文本分类技术的研究及在知识抽取中的应用
| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| ·文本分类研究意义及目的 | 第7-8页 |
| ·文本分类研究现状 | 第8-10页 |
| ·国外研究现状 | 第8-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文工作 | 第10-12页 |
| 第2章 自动文本分类技术 | 第12-25页 |
| ·自动文本分类概述 | 第12-14页 |
| ·文本预处理 | 第14-15页 |
| ·文本表示模型 | 第15-16页 |
| ·特征项选择 | 第16-19页 |
| ·文档频率 | 第16-17页 |
| ·信息增益 | 第17页 |
| ·互信息 | 第17-18页 |
| ·期望交叉熵 | 第18页 |
| ·χ~2 统计量 | 第18页 |
| ·几率比 | 第18-19页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第19-20页 |
| ·支持向量机的数学模型 | 第20-22页 |
| ·线性可分支持向量机 | 第20-21页 |
| ·线性不可分支持向量机 | 第21-22页 |
| ·性能评估 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于支持向量机的文本分类算法研究 | 第25-36页 |
| ·模糊支持向量机快速训练算法性能分析 | 第25-27页 |
| ·对支持向量机快速分类算法的改进 | 第27-29页 |
| ·两种支持向量机兼类分类算法性能分析和比较 | 第29-33页 |
| ·算法实验结果 | 第33-35页 |
| ·模糊支持向量机快速训练算法实验结果 | 第33页 |
| ·改进的支持向量机快速分类算法实验结果 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 知识抽取子系统的设计与实现 | 第36-50页 |
| ·需求描述 | 第36页 |
| ·系统设计 | 第36-39页 |
| ·主要模块的流程图及算法描述 | 第39-49页 |
| ·文本预处理模块 | 第39-44页 |
| ·文本分类器模块 | 第44-46页 |
| ·特征词选择模块 | 第46-48页 |
| ·知识抽取模块 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 实验结果与评估 | 第50-53页 |
| ·分类器性能评估试验 | 第50页 |
| ·结果知识抽取子系统集成测试 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 工作总结与展望 | 第53-55页 |
| ·工作总结 | 第53-54页 |
| ·展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 中文摘要 | 第59-62页 |
| ABSTRACT | 第62-64页 |
