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基于语义簇构建隐马尔可夫模型的文本分类方法研究

学位论文数据集第1-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-18页
   ·研究背景及意义第12页
   ·文本自动分类的发展及国内外研究现状第12-13页
   ·文本自动分类的关键技术及难点第13-15页
   ·本文内容与组织结构第15-18页
第二章 课题相关理论介绍第18-28页
   ·文本分类的相关理论第18-21页
     ·文本的分类过程第18页
     ·预处理和索引第18-19页
     ·文本模型表示第19页
     ·特征降维第19-20页
     ·选择分类算法第20-21页
   ·HMM 基本理论第21-27页
     ·HMM 的定义第21-22页
     ·HMM 的主要算法及可解决的问题第22-27页
     ·HMM 应用于文本分类的问题第27页
   ·小结第27-28页
第三章 基于特征词聚类的语义簇模型研究第28-44页
   ·特征词分类信息的度量第28-30页
   ·利用聚类进行特征词非线性特征抽取的研究第30-38页
     ·特征词向量的权重第31-34页
     ·聚类方法的选择与粒度控制第34-38页
       ·确定聚类迭代截止阈值与词簇粒度控制第35-37页
       ·降低特征词向量间相似度计算量第37-38页
   ·构建语义簇模型第38-39页
   ·实验与分析第39-43页
     ·语义簇构建及性能测试第39-41页
     ·文本序列化表示第41-43页
   ·小结第43-44页
第四章 SC-HMM 文本分类器设计第44-54页
   ·文本分类器的结构第44-49页
     ·文本模型与判决器的解耦第45-47页
     ·文本模型成员的解耦第47-49页
   ·SC-HMM 分类器的训练第49-50页
   ·SC-HMM 分类器的使用步骤第50页
   ·SC-HMM 文本分类系统的增量更新与在线更新第50-52页
   ·小结第52-54页
第五章 SC-HMM 文本分类算法实现及实验结果分析第54-70页
   ·SC-HMM 文本分类算法实现第55-64页
     ·实验语料库选择及预处理第55-58页
     ·开发工具建立语义簇模型及特征词映射表第58-62页
     ·SC-HMM 分类器的搭建第62-63页
     ·分类算法性能评估指标第63-64页
   ·算法平均性能比较第64-66页
   ·不同数据规模及分类类别数的算法性能比较第66-69页
   ·小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-72页
   ·课题内容总结第70-71页
   ·进一步的工作第71-72页
参考文献第72-75页
致谢第75-76页
研究成果及发表的学术论文第76-77页
作者和导师介绍第77-78页
附表第78-79页

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