基于SVM的多层次大类别数文本分类系统（HJ-TCM）的设计与实现

摘要	第1-3页
Abstract	第3-4页
目录	第4-6页
第一章 绪论	第6-12页
·文本分类的定义	第6页
·主要研究内容和目的	第6-7页
·技术现状分析	第7-9页
·研究工作背景	第9-12页
·项目背景	第9-10页
·项目目标	第10-12页
第二章 HJ-TCM系统总体设计	第12-18页
·设计考虑	第12-14页
·总体结构	第14-15页
·功能模块说明	第15-18页
第三章 文本分类预处理	第18-31页
·中文文本分词	第18-21页
·最大概率分词法	第18-20页
·词性标注	第20-21页
·特征抽取	第21-28页
·传统特征抽取方法分析	第22-27页
·组合特征抽取方法	第27-28页
·文档表示	第28-31页
第四章 HJ-TCM分类器算法	第31-50页
·概述	第31-33页
·SVM简介	第33-41页
·统计学习理论	第33-37页
·支持向量机	第37-41页
·三元解析优化训练算法	第41-50页
·现有训练算法	第41-44页
·3SAO详述	第44-47页
·实验与分析	第47-50页
第五章 HJ-TCM系统的实现	第50-62页
·多类别分类的实现	第50-52页
·多层次分类的实现	第52-58页
·多层次分类树的构造	第52-55页
·多层次分类的实施	第55-58页
·系统集成实现	第58-62页
·系统流程	第58页
·项目测试	第58-62页
第六章 结束语	第62-63页
·本文的工作总结	第62页
·今后的研究方向	第62-63页
致谢	第63-64页
参考文献	第64-67页