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中文专利自动分类特征选择与特征加权方法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-11页
   ·研究背景及意义第7-8页
   ·国内外研究现状第8-9页
   ·论文研究内容第9-10页
   ·论文结构第10-11页
第二章 专利的相关理论与文本分类技术第11-21页
   ·专利的相关理论第11页
     ·专利的基本概念第11页
     ·专利的组成结构第11页
   ·文本分类体系结构第11-12页
   ·中文文本分类的关键技术第12-20页
     ·文本预处理第12-15页
     ·文本表示第15-17页
     ·文本分类算法第17-20页
   ·本章小结第20-21页
第三章 特征选择算法与特征加权算法的改进研究第21-33页
   ·常用特征选择算法第21-23页
     ·文档频率第21页
     ·互信息第21-22页
     ·CHI 统计第22-23页
     ·信息增益第23页
   ·中文专利自动分类中信息增益特征选择算法的局限性第23-25页
   ·改进的适用于中文专利自动分类的特征选择算法第25-26页
   ·特征权重评估第26-28页
     ·布尔权重第27页
     ·词频权重第27页
     ·TF-IDF 权重第27-28页
   ·中文专利自动分类中 TF-IDF 特征加权算法的局限性第28-29页
   ·改进的适用于中文专利自动分类的特征加权算法第29-30页
   ·改进的中文专利自动分类方法第30-32页
   ·本章小结第32-33页
第四章 中文专利自动分类实验与结果分析第33-53页
   ·原型系统第33-39页
     ·系统环境与开发工具第33页
     ·分类系统设计第33-34页
     ·原型系统概览第34-39页
   ·实验介绍第39-43页
     ·分类评价指标第39-41页
     ·实验设计第41页
     ·实验数据第41-42页
     ·实验步骤第42-43页
   ·实验结果第43-50页
     ·混淆矩阵第43-44页
     ·各个类的精确率、召回率、F_1值第44-48页
     ·总体精确率、召回率、F_1值第48-50页
   ·实验分析第50-51页
   ·本章小结第51-53页
第五章 总结与展望第53-55页
   ·论文总结第53-54页
   ·研究展望第54-55页
致谢第55-57页
参考文献第57-61页
附录 A第61-66页
硕士期间研究成果第66-67页

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