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基于标签筛选的文档排序方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景及其意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 本文的主要工作第13-14页
    1.4 论文的结构安排第14-15页
第二章 相关理论知识第15-27页
    2.1 文本特征选择第15-17页
        2.1.1 词频TF(Term Frequency)第15页
        2.1.2 互信息第15-16页
        2.1.3 期望交叉熵第16页
        2.1.4 信息增益第16-17页
    2.2 查询扩展第17-19页
        2.2.1 基于叙词表的查询扩展第17页
        2.2.2 基于局部上下文分析(LCA)的查询扩展第17-18页
        2.2.3 语义概念查询扩展第18-19页
    2.3 词义消歧第19-22页
        2.3.1 基于词典的词义消岐第19-20页
        2.3.2 基于统计的词义消岐第20-21页
        2.3.3 基于维基百科的词义消岐方法第21-22页
    2.4 语义知识库第22-23页
    2.5 主题模型第23-25页
        2.5.1 LDA模型简介第24-25页
        2.5.2 Tag-LDA模型第25页
    2.6 本章小结第25-27页
第三章 基于标签筛选的文档排序方法第27-36页
    3.1 研究问题引出第27-28页
    3.2 互信息的改进方法第28-30页
        3.2.1 引入特征项分布的互信息方法第28-29页
        3.2.2 引入特征项位置信息的互信息方法第29-30页
    3.3 基于标签筛选的文档排序方法第30-31页
        3.3.1 基于互信息改进方法的标签筛选第30-31页
        3.3.2 基于标签筛选的文档排序方法第31页
        3.3.3 基于标签筛选的文档排序方法描述第31页
    3.4 基于标签筛选的文档排序方法系统框架第31-32页
    3.5 实验设计及结果分析第32-35页
        3.5.1 实验语料及对比系统第32-33页
        3.5.2 实验流程第33页
        3.5.3 筛选标签结果对比与分析第33页
        3.5.4 实验结果第33-35页
    3.6 本章小结第35-36页
第四章 基于动态词语贡献度的文档排序方法第36-47页
    4.1 问题引出第36-37页
    4.2 基于动态词语贡献度的检索系统框架第37-43页
        4.2.1 查询信息接收第37-38页
        4.2.2 查询语句语义处理第38-41页
        4.2.3 词语贡献度动态计算第41-43页
        4.2.4 文本检索第43页
    4.3 基于动态词语贡献度的文档排序方法第43-44页
        4.3.1 相关公式第43-44页
        4.3.2 算法描述第44页
    4.4 实验设计及结果分析第44-46页
        4.4.1 实验流程第44页
        4.4.2 实验结果第44-46页
    4.5 本章小结第46-47页
第五章 总结及进一步工作第47-49页
    5.1 总结第47页
    5.2 进一步工作第47-49页
参考文献第49-53页
攻读硕士学位期间公开发表的成果与参加的科研项目第53-54页
致谢第54-55页

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