基于向量空间模型的文本自动分类系统的研究与实现
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第一章 引言 | 第11-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究状况 | 第12-14页 |
| ·当前研究重点 | 第14-15页 |
| ·基于统计的中文文本自动分类 | 第15-17页 |
| ·文本分类的典型应用 | 第17-18页 |
| ·本文的主要工作和组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 向量空间模型和文本分类技术 | 第19-38页 |
| ·文本分类概述 | 第19-20页 |
| ·向量空间模型 | 第20-23页 |
| ·关于VSM的基本概念 | 第21-22页 |
| ·特征项单位的选择 | 第22-23页 |
| ·分词 | 第23-27页 |
| ·基于字符串匹配的分词方法 | 第23-25页 |
| ·基于理解的分词方法 | 第25-26页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第26-27页 |
| ·特征项的抽取 | 第27-31页 |
| ·项的权重计算 | 第31-33页 |
| ·改进的权值计算公式 | 第33-34页 |
| ·分类算法 | 第34-38页 |
| 第三章 KHN测试样本剪裁 | 第38-44页 |
| ·KNN相关研究工作及其存在的问题 | 第38页 |
| ·KNN样本裁剪 | 第38-44页 |
| ·基本概念 | 第39-41页 |
| ·算法描述 | 第41-43页 |
| ·参数估计 | 第43-44页 |
| 第四章 分类系统的设计与实现 | 第44-51页 |
| ·系统开发平台和系统模型 | 第44-45页 |
| ·系统的具体设计 | 第45-51页 |
| ·系统用例图 | 第45-46页 |
| ·系统中主要的类 | 第46-47页 |
| ·顺序图 | 第47-49页 |
| ·系统中关键算法 | 第49-51页 |
| 第五章 实验结果 | 第51-62页 |
| ·实验语料库介绍 | 第51-52页 |
| ·分类系统评估 | 第52-53页 |
| ·实验设计和结果 | 第53-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第69页 |
