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基于SVM文本分类的问答系统的设计与实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 引言第11-14页
    1.1 项目背景第11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 本文主要研究的工作第12-13页
    1.4 本文的组织结构第13-14页
第二章 技术综述第14-26页
    2.1 Play Framework第14-16页
        2.1.1 框架结构第14-15页
        2.1.2 特点第15-16页
    2.2 Maven第16页
    2.3 SVM介绍第16-18页
        2.3.1 SVM基本原理第16-18页
        2.3.2 Libsvm第18页
    2.4 文本分类技术第18-24页
        2.4.1 文本分类技术概述第18-19页
        2.4.2 分词技术第19页
        2.4.3 特征选择技术第19-21页
        2.4.4 特征量化技术第21-22页
        2.4.5 模型训练技术第22页
        2.4.6 训练参数中的技术第22-24页
    2.5 Java Concurrency第24页
    2.6 其他技术第24-25页
        2.6.1 Stanford NLP Library第24-25页
        2.6.2 Lucene第25页
    2.7 本章小结第25-26页
第三章 问答系统的分析与设计第26-43页
    3.1 项目总体规划第26-27页
    3.2 系统需求分析第27-31页
        3.2.1 爬虫子系统需求分析第27-28页
        3.2.2 分类子系统的需求分析第28-29页
        3.2.3 业务子系统的需求分析第29-31页
    3.3 系统总体设计与模块设计第31-42页
        3.3.1 总体结构第31页
        3.3.2 爬虫子系统的设计第31-33页
        3.3.3 分类子系统的设计第33-37页
        3.3.4 业务子系统的设计第37-42页
    3.4 本章小结第42-43页
第四章 问答系统的实现第43-61页
    4.1 爬虫子系统的实现第43-47页
    4.2 分类子系统的实现第47-56页
        4.2.1 样本准备模块的实现第47-51页
        4.2.2 样本训练模块的实现第51-55页
        4.2.3 分类效果分析与测试第55-56页
    4.3 业务子系统的实现第56-60页
        4.3.1 数据存取的实现第56-57页
        4.3.2 匹配流程的实现第57-59页
        4.3.3 搜索商品Action的实现第59-60页
    4.4 本章小结第60-61页
第五章 总结与展望第61-63页
    5.1 总结第61页
    5.2 进一步工作展望第61-63页
参考文献第63-65页
致谢第65-67页

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