首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--文字信息处理论文

基于词性与LDA主题模型的文本分类技术研究

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 课题背景第9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.3 研究意义第11-13页
    1.4 研究内容及主要工作第13-14页
    1.5 论文组织结构第14-15页
第二章 文本分类技术第15-31页
    2.0 文本分类的一般流程第15-16页
    2.1 文本的表示第16-18页
    2.2 预处理第18-20页
    2.3 特征选择第20-23页
        2.3.1 特征评估算法第20-22页
        2.3.2 特征搜索算法第22-23页
    2.4 特征权重第23-25页
    2.5 分类算法第25-28页
    2.6 性能评估第28-30页
        2.6.1 评估方法第28页
        2.6.2 评估指标第28-30页
    2.7 本章小结第30-31页
第三章 基于词性与LDA主题模型的特征选择第31-37页
    3.1 词性与LDA主题模型第31-33页
    3.2 传统的特征选择第33-34页
    3.3 基于词性与LDA主题模型的特征选择第34-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第四章 实验与分析第37-60页
    4.1 实验平台第37页
    4.2 实验数据第37-38页
    4.3 基于词性的传统文本特征选择第38-50页
        4.3.1 实验目标第38-39页
        4.3.2 实验流程第39页
        4.3.3 实验步骤第39-42页
        4.3.4 结果分析第42-50页
    4.4 基于词性与LDA主题模型的特征选择第50-58页
        4.4.1 实验目标第50页
        4.4.2 实验流程第50-51页
        4.4.3 实验步骤第51-53页
        4.4.4 结果分析第53-58页
    4.5 本章小结第58-60页
第五章 总结与展望第60-62页
    5.1 总结第60-61页
    5.2 展望第61-62页
参考文献第62-66页
附录A 图索引第66-68页
附录B 表索引第68-69页
Appendix A: Figure Index第69-71页
Appendix B: Table Index第71-72页
致谢第72页

论文共72页,点击 下载论文
上一篇:基于视觉显著特征分析的行人再识别方法研究
下一篇:基于新闻数据的中文人物社会关系抽取研究