渐进式中文文本分类技术研究

摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第1章 绪论	第8-12页
·国内外在该方向的研究现状	第8-9页
·课题研究的目的和意义	第9-10页
·主要研究内容	第10-12页
第2章 几种文本分类算法研究及评价方法	第12-20页
·基于朴素贝叶斯理论的分类方法	第12-14页
·贝叶斯原理	第12-13页
·条件概率和先验概率的参数估计	第13-14页
·支持向量机	第14-16页
·决策树方法	第16-17页
·K-近邻分类方法	第17页
·评价方法	第17-19页
·各种算法比较	第19-20页
第3章 K-近邻算法以及渐进式思想	第20-27页
·系统的结构框架	第20-21页
·文本的表示	第21页
·特征项的抽取	第21-23页
·K-近邻算法	第23-24页
·渐进式思想	第24-27页
·主要思路	第24-25页
·与传统算法的比较	第25-27页
第4章 渐进式思想在中文文本分类中的应用	第27-37页
·文本分类中的词典	第27-29页
·主题词词典	第27页
·常用词词典	第27-28页
·冷僻词词典	第28页
·同义词词典	第28-29页
·文本分类中的主要算法	第29-37页
·文本分词算法	第29-32页
·文本分类的算法	第32-35页
·实验结果及分析	第35-37页
第5章 结论与展望	第37-39页
·结论	第37页
·今后的工作	第37-39页
参考文献	第39-43页
攻读硕士学位期间撰写的论文	第43-44页
致谢	第44页