答疑系统中的分类问题研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·本文研究的背景和意义 | 第10-14页 |
| ·远程教育中的答疑方式 | 第10-11页 |
| ·问答系统的研究现状 | 第11-12页 |
| ·问答系统的分类 | 第12-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 中文分词与特征选择 | 第15-26页 |
| ·中文分词方法 | 第15-21页 |
| ·基于规则的分词方法 | 第15-17页 |
| ·基于统计的分词方法 | 第17-19页 |
| ·基于人工智能技术的中文自动分词方法 | 第19页 |
| ·一种全切分分词方法 | 第19-21页 |
| ·特征选择方法 | 第21-24页 |
| ·权重算法 | 第24-26页 |
| 第3章 支持向量机模型 | 第26-38页 |
| ·支持向量机模型理论 | 第26-30页 |
| ·线性分划 | 第27-29页 |
| ·非线性分划 | 第29-30页 |
| ·支持向量机的训练方法 | 第30-34页 |
| ·选块算法 | 第31-32页 |
| ·分解算法 | 第32-33页 |
| ·序列最小最优化算法 | 第33-34页 |
| ·多分类支持向量机 | 第34-38页 |
| 第4章 最大熵模型 | 第38-45页 |
| ·最大熵模型简介 | 第38-41页 |
| ·最大熵原理 | 第38页 |
| ·特征函数 | 第38-39页 |
| ·参数形式 | 第39-40页 |
| ·最大似然估计(MLE) | 第40-41页 |
| ·模型选择 | 第41-45页 |
| ·GIS 算法 | 第42-43页 |
| ·IIS 算法 | 第43页 |
| ·SCGIS 算法 | 第43-45页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第45-52页 |
| ·系统结构 | 第45-46页 |
| ·实验语料库及词典的构建 | 第46页 |
| ·语料库的选择 | 第46页 |
| ·分词词典的选取 | 第46页 |
| ·评价指标 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-52页 |
| ·不同特征选择算法的分类结果 | 第47-48页 |
| ·SVM 中使用核函数的分类结果 | 第48-50页 |
| ·最大熵模型的分类结果 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间所发表的学术论文目录 | 第58页 |
