基于互信息的文本自动分类特征选择方法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·文本自动分类技术研究的背景、目的和意义 | 第7页 |
| ·文本自动分类技术的研究现状 | 第7-9页 |
| ·本文的主要内容与论文结构 | 第9-11页 |
| 第二章 文本自动分类相关技术 | 第11-24页 |
| ·文本自动分类的定义 | 第11页 |
| ·文本自动分类模型 | 第11-12页 |
| ·文本分词技术 | 第12-14页 |
| ·基于字符串匹配的分词方法 | 第12-13页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第13-14页 |
| ·去停用词 | 第14-15页 |
| ·文本的特征选择 | 第15-18页 |
| ·文本频度法 | 第15-16页 |
| ·文本证据权 | 第16页 |
| ·互信息 | 第16-17页 |
| ·信息增益 | 第17页 |
| ·期望交叉熵 | 第17-18页 |
| ·CHI 统计 | 第18页 |
| ·文本表示模型 | 第18-20页 |
| ·文本分类算法 | 第20-23页 |
| ·类中心向量法 | 第20-22页 |
| ·K 近邻算法 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 互信息方法的改进 | 第24-31页 |
| ·传统的互信息方法 | 第24-27页 |
| ·传统互信息方法的缺陷 | 第25-27页 |
| ·改进的互信息方法 | 第27-30页 |
| ·类内平均频度 | 第27-28页 |
| ·类内分散度 | 第28页 |
| ·改进后的互信息方法 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 实验与结果分析 | 第31-45页 |
| ·实验环境 | 第31-32页 |
| ·文本自动分类的评估指标 | 第32-33页 |
| ·语料库 | 第33-34页 |
| ·文本预处理 | 第34页 |
| ·文本分类 | 第34-36页 |
| ·实验的分类算法 | 第36页 |
| ·实验结果及分析 | 第36-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| ·总结 | 第45-46页 |
| ·下一步工作展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 研究生期间发表论文 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |
