基于语义的领域相关文本分类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外文本分类相关研究现状 | 第11-14页 |
| ·文本分类概述 | 第11-12页 |
| ·传统文本分类方法研究现状 | 第12页 |
| ·基于语义的文本分类方法研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究现状的比较和分析 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容及特点 | 第14-15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 文本分类相关技术研究 | 第16-24页 |
| ·文本分类的定义 | 第16页 |
| ·文本分类的一般过程 | 第16-17页 |
| ·文本表示 | 第17-20页 |
| ·文本表示模型 | 第17-18页 |
| ·特征项的选择 | 第18-19页 |
| ·特征项的提取 | 第19-20页 |
| ·特征项的权重计算 | 第20页 |
| ·文本分类算法 | 第20-22页 |
| ·文本分类的应用 | 第22-23页 |
| ·文献自动标引 | 第22页 |
| ·信息检索 | 第22页 |
| ·文本过滤 | 第22页 |
| ·词义消歧 | 第22页 |
| ·网页分类 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于概念图的领域文本分类算法研究 | 第24-38页 |
| ·语义网相关知识简介 | 第24-25页 |
| ·基于语义概念的文本语义表示 | 第25-26页 |
| ·基于语义概念的文本分类算法设计 | 第26-34页 |
| ·预处理模块 | 第27-30页 |
| ·领域本体处理模块 | 第30-32页 |
| ·分类模块 | 第32-34页 |
| ·实验及分析 | 第34-36页 |
| ·中文计算机领域本体构建步骤简介 | 第34-35页 |
| ·计算机领域文本分类实验验证 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于语义距离图的文本分类算法设计 | 第38-48页 |
| ·图模型文档表示方法相关研究背景 | 第38-39页 |
| ·文本图模型的表示方法 | 第39-43页 |
| ·文本距离图的定义 | 第39-41页 |
| ·距离图模型的构建方法 | 第41-42页 |
| ·距离图的性质及其相似度度量 | 第42-43页 |
| ·基于图模型的文本分类算法 | 第43-45页 |
| ·基于图模型的SVM 分类算法 | 第44页 |
| ·Graph-SVM 分类算法的特点 | 第44-45页 |
| ·实验及分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第5章系统框架的实现与实验分析 | 第48-60页 |
| ·系统总体框架 | 第48-49页 |
| ·系统功能模块设计 | 第49-53页 |
| ·文本预处理流程图 | 第49-50页 |
| ·概念空间模型构造流程图 | 第50-51页 |
| ·距离图文本表示模型流程图 | 第51-52页 |
| ·分类过程流程图 | 第52-53页 |
| ·系统的领域本体构建 | 第53-56页 |
| ·本体的分类 | 第53-54页 |
| ·领域本体的构建 | 第54-56页 |
| ·实验结果与分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间所获得的软件著作权 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
