木棉教育新闻平台关键技术的研究与实现
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
目录 | 第7-10页 |
第一章 绪论 | 第10-16页 |
·互联网海量数据的挑战和机遇 | 第10-11页 |
·国内外研究现状 | 第11-13页 |
·从信息中获取知识 | 第11页 |
·海量文本挖掘案例 | 第11-13页 |
·论文的主要内容 | 第13-14页 |
·论文主要工作 | 第13-14页 |
·论文的术语定义 | 第14页 |
·论文的组织结构 | 第14-16页 |
第二章 相关理论和技术 | 第16-34页 |
·信息的采集与提炼 | 第16-18页 |
·网页的采集和更新策略 | 第16-17页 |
·网页正文信息抽取技术 | 第17-18页 |
·文本特征的提取和选择 | 第18-27页 |
·中文分词概述 | 第19页 |
·中文分词的几种模型 | 第19-25页 |
·基于词典和规则的分词模型 | 第19-21页 |
·基于词典和 HMM 的分词模型 | 第21-23页 |
·基于字标注的分词模型 | 第23-25页 |
·中文分词的未登录词问题 | 第25-26页 |
·文本特征选择 | 第26-27页 |
·文本分类和聚类 | 第27-32页 |
·有监督学习、无监督学习、半监督学习 | 第27-28页 |
·产生式模型,判别式模型,非参数模型 | 第28-29页 |
·NB、KNN 和 SVM 的比较 | 第29-32页 |
·文本聚类技术介绍 | 第32页 |
·查询扩展技术 | 第32-33页 |
·本章小结 | 第33-34页 |
第三章 系统总体设计 | 第34-39页 |
·设计目标 | 第34页 |
·新闻聚合平台的框架设计 | 第34-35页 |
·新闻聚合平台模块详细设计 | 第35-38页 |
·信息采集模块 | 第35-36页 |
·文本分类模块 | 第36-37页 |
·话题聚类模块 | 第37-38页 |
·展现和排序模块 | 第38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
第四章 未登录词典生成算法 | 第39-55页 |
·研究目标 | 第39页 |
·识别未登录词的可行性 | 第39-40页 |
·大规模语料的选择和分析 | 第40-44页 |
·语料的选择 | 第40-41页 |
·大规模语料的观察结果 | 第41-44页 |
·生成未登录词典算法 | 第44-49页 |
·获取切分不稳定文本 | 第44-45页 |
·从不稳定区域中获取候选词 | 第45-47页 |
·未登录词的最终确认 | 第47-48页 |
·改进的 Stanford 分词器 | 第48-49页 |
·实验设计与分析 | 第49-53页 |
·实验目标与环境 | 第49页 |
·实验数据 | 第49-50页 |
·实验设计与结果分析 | 第50-53页 |
·未登录词识别效果 | 第50-51页 |
·未登录词词典对于分类效果的影响 | 第51-53页 |
·算法分析和比较 | 第53-54页 |
·本章小结 | 第54-55页 |
第五章 训练集自动标注算法 | 第55-68页 |
·设计目标 | 第55页 |
·自动标注方法的可行性分析 | 第55-57页 |
·标注数据的质量指标 | 第55页 |
·搜索方法的优点 | 第55-56页 |
·适用性与局限性 | 第56-57页 |
·自动标注算法的设计 | 第57-58页 |
·算法基本假设 | 第57页 |
·算法总体框架 | 第57-58页 |
·自动标注算法的实现 | 第58-64页 |
·基于类名限制的第一算法 LA-1 | 第58-59页 |
·基于查询扩展的第二算法 LA-2 | 第59-64页 |
·衡量查询和词语的相关度 | 第60页 |
·概念的泛指和特指 | 第60-62页 |
·构造查询 | 第62页 |
·算法的具体描述 | 第62-64页 |
·实验设计与分析 | 第64-66页 |
·实验目标与环境 | 第64页 |
·实验数据 | 第64页 |
·实验设计与结果分析 | 第64-66页 |
·算法分析 | 第66-67页 |
·本章小结 | 第67-68页 |
第六章 新闻平台系统实现 | 第68-75页 |
·总体架构实现 | 第68页 |
·模块详细设计与实现 | 第68-73页 |
·展示效果 | 第73-74页 |
·本章总结 | 第74-75页 |
结论 | 第75-77页 |
参考文献 | 第77-81页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第81-82页 |
致谢 | 第82页 |