基于主题概念树的科技文本分类方法研究和实现
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·文本分类技术简介 | 第8-9页 |
| ·文本分类系统的任务 | 第8页 |
| ·系统评估方法 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·国外研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究内容及论文内容安排 | 第12-14页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·论文内容安排 | 第12-14页 |
| 第二章 自动文本分类的关键技术 | 第14-28页 |
| ·自动文本分类的实现途径 | 第14-15页 |
| ·基于向量空间模型的文本自动分类技术 | 第15-25页 |
| ·分词 | 第15-17页 |
| ·文本文档的表示 | 第17-19页 |
| ·文本索引 | 第17-18页 |
| ·特征权向量 | 第18页 |
| ·规范化 | 第18-19页 |
| ·文本特征的选择 | 第19-21页 |
| ·文本训练算法与分类算法 | 第21-24页 |
| ·阈值设定问题 | 第24-25页 |
| ·基于主题词的文本分类技术 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 概念网络与语义网络 | 第28-41页 |
| ·知识在分类过程中的作用 | 第28页 |
| ·知识表示问题 | 第28-29页 |
| ·语义网络 | 第29-33页 |
| ·语义网络知识表示 | 第29-30页 |
| ·主要语义网络评价 | 第30-32页 |
| ·WordNet | 第30-31页 |
| ·HowNet | 第31页 |
| ·HNC | 第31-32页 |
| ·基于语义网络的文本分类的研究 | 第32-33页 |
| ·概念网络 | 第33-40页 |
| ·概念网络简介 | 第33页 |
| ·概念网络中的概念 | 第33-34页 |
| ·概念网络中概念的表达 | 第34-36页 |
| ·概念的属性 | 第34页 |
| ·概念之间的关系 | 第34-35页 |
| ·行为 | 第35-36页 |
| ·语义复合 | 第36-37页 |
| ·概念网络 | 第37-38页 |
| ·概念网络平台 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于主题概念树的科技文本分类方法 | 第41-50页 |
| ·系统流程图 | 第41-42页 |
| ·主题概念树的构建 | 第42-44页 |
| ·主题概念树介绍 | 第42-43页 |
| ·主题概念树的构建 | 第43-44页 |
| ·文本预处理 | 第44-45页 |
| ·基于主题概念树的科技文本分类方法 | 第45-48页 |
| ·几个定义 | 第45页 |
| ·节点分类 | 第45页 |
| ·标题引导 | 第45-46页 |
| ·扩展规则 | 第46页 |
| ·关联度计算 | 第46-48页 |
| ·概念的基础关联度 | 第46-47页 |
| ·复合概念的计算模型 | 第47页 |
| ·语义关联度的传播模型 | 第47-48页 |
| ·文本标注的阈值策略 | 第48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 文本分类系统的实现及应用 | 第50-57页 |
| ·文本分类系统的运行环境 | 第50-51页 |
| ·硬件环境 | 第50页 |
| ·软件环境 | 第50-51页 |
| ·文本分类系统的建立 | 第51-55页 |
| ·科技领域主题概念树的建立 | 第51-52页 |
| ·未知文本预处理 | 第52页 |
| ·文本分类 | 第52-55页 |
| ·类别标注 | 第55页 |
| ·分类效果评估 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 结论与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第63页 |
