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文本聚类在话题检测与人名消歧中的应用研究

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-20页
   ·课题背景第11页
   ·课题目的及意义第11-12页
   ·国内外相关技术发展现状第12-19页
     ·话题检测与跟踪概述第12-14页
     ·话题检测方法介绍第14-16页
     ·话题跟踪方法介绍第16-17页
     ·话题检测与跟踪系统性能评测方法第17-19页
   ·本文的主要研究内容和组织结构第19-20页
第2章 基于仿射传播聚类与凝聚层次聚类结合的聚类方法及其应用第20-31页
   ·仿射传播聚类与凝聚层次聚类概述第20-21页
   ·基于仿射传播聚类与凝聚层次聚类结合的聚类方法第21-25页
     ·预处理及新闻报道表示第21-22页
     ·仿射传播聚类第22-24页
     ·二次特征选择第24页
     ·凝聚层次聚类第24-25页
   ·基于仿射传播聚类与凝聚层次聚类结合的聚类方法性能分析第25-30页
     ·数据集第26-27页
     ·评测方法第27页
     ·实验结果与分析第27-30页
   ·本章小结第30-31页
第3章 基于层次聚类算法的中文人名消歧第31-42页
   ·人名消歧概述第31-32页
   ·人名识别第32-33页
   ·人名身份识别及抽取第33-34页
   ·基于文本聚类的人名消歧方法第34-37页
     ·特征选择和文档表示第34-36页
     ·相似度计算第36页
     ·基于文本聚类的人名消歧方法第36-37页
   ·评测方法及实验结果分析第37-40页
     ·数据集第37-39页
     ·评测方法第39-40页
     ·实验结果与分析第40页
   ·本章小结第40-42页
第4章 金融新闻话题检测与跟踪系统第42-50页
   ·引言第42-43页
   ·金融新闻话题检测与跟踪系统框架第43-45页
   ·金融新闻话题检测与跟踪系统功能模块介绍第45-47页
     ·金融爬虫模块第45页
     ·预处理模块第45-46页
     ·话题检测与跟踪模块第46-47页
   ·金融新闻话题检测与跟踪系统演示第47-49页
     ·话题列表演示界面第48页
     ·最新话题新闻演示界面第48-49页
   ·本章小结第49-50页
结论第50-51页
参考文献第51-57页
致谢第57页

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