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 |