基于多示例的中文文本分类

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章 引言	第9-12页
·研究背景	第9-10页
·论文主要工作	第10页
·论文的组织	第10-12页
第2章 文本自动分类概述	第12-24页
·文本分类的任务描述	第12页
·文本预处理及特征表示	第12-17页
·分词	第12-15页
·文本向量化	第15-17页
·常用的文本分类算法	第17-22页
·类中心分类	第17-18页
·决策树分类	第18-20页
·朴素贝叶斯分类	第20-21页
·支持向量机分类	第21-22页
·本章小结	第22-24页
第3章 基于多示例的中文文本分类算法	第24-39页
·多示例学习研究背景及应用	第24-26页
·多示例学习相关算法	第26-28页
·基于多示例学习的中文文本分类算法	第28-38页
·算法的框架	第28-29页
·中文文本的多示例表示	第29-30页
·随机森林多示例分类方法	第30-36页
·多示例转换分类方法	第36-38页
·本章小结	第38-39页
第4章 实验	第39-48页
·实验数据	第39-41页
·BBS	第39-41页
·TC-corpus-train	第41页
·实验配置	第41-42页
·实验一配置	第41-42页
·实验二配置	第42页
·实验结果	第42-46页
·实验一结果	第43-45页
·实验二结果	第45-46页
·本章小结	第46-48页
第5章 结束语	第48-49页
·论文的主要工作	第48页
·论文进一步的工作	第48-49页
参考文献	第49-52页
攻读硕士学位期间参加科研项目	第52-53页
致谢	第53-54页