基于构造性覆盖算法的中文文本分类
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| ·问题提出 | 第11页 |
| ·研究背景和研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究目的 | 第12-13页 |
| ·本论文的研究内容 | 第13-14页 |
| ·本论文的结构安排 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 文本分类的定义、关键技术方法及应用 | 第15-31页 |
| ·文本分类的定义 | 第15页 |
| ·文本分类的基本过程 | 第15-23页 |
| ·文本的预处理 | 第16-17页 |
| ·文本表示 | 第17-18页 |
| ·维数约简 | 第18-22页 |
| ·特征匹配和分类 | 第22-23页 |
| ·文本分类的常用方法 | 第23-28页 |
| ·Rocchio方法 | 第23页 |
| ·简单向量距离分类法 | 第23-24页 |
| ·朴素贝叶斯方法 | 第24-25页 |
| ·K最近邻居方法 | 第25-26页 |
| ·决策树方法 | 第26页 |
| ·支持向量机方法 | 第26-28页 |
| ·神经网络方法 | 第28页 |
| ·文本分类的应用 | 第28-30页 |
| ·文本过滤 | 第29页 |
| ·词义排歧 | 第29页 |
| ·文献自动标引 | 第29页 |
| ·网页分类 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 文本分类系统的设计 | 第31-49页 |
| ·文本预处理 | 第31-34页 |
| ·分词处理 | 第31页 |
| ·分词词典 | 第31-32页 |
| ·分词算法 | 第32-34页 |
| ·特征表示 | 第34页 |
| ·维数约简 | 第34-38页 |
| ·特征选择 | 第35页 |
| ·特征抽取 | 第35-38页 |
| ·构造性覆盖算法 | 第38-46页 |
| ·一般交叉覆盖算法 | 第38-43页 |
| ·改进的交叉覆盖算法 | 第43-45页 |
| ·神经网络分类器的结构设计 | 第45-46页 |
| ·算法的性能比较 | 第46页 |
| ·本系统的实现流程 | 第46-47页 |
| ·训练阶段系统流程 | 第46-47页 |
| ·测试阶段系统流程 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第四章 实验设计与结果分析 | 第49-56页 |
| ·实验设计 | 第49-50页 |
| ·实验系统结构 | 第50-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 结束语 | 第56-58页 |
| ·本文工作总结 | 第56-57页 |
| ·未来工作展望 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录 A 图索引 | 第62页 |
| 附录 B 表索引 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 硕士期间发表和已录用的文章 | 第64-65页 |
| 参与的研究项目 | 第65页 |
