首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--文字信息处理论文

基于协同训练的半监督短文本分类方法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-12页
    1.3 研究内容第12-13页
    1.4 论文组织结构第13页
    1.5 本章小结第13-15页
第2章 相关理论基础第15-29页
    2.1 半监督学习第15-17页
    2.2 协同训练第17-19页
    2.3 短文本分类第19-27页
        2.3.1 短文本预处理第19-22页
        2.3.2 特征选择第22-24页
        2.3.3 特征权重第24-25页
        2.3.4 短文本分类方法第25-27页
    2.4 本章小结第27-29页
第3章 基于协同训练的半监督短文本分类模型第29-37页
    3.1 问题分析第29-31页
    3.2 分类模型第31-35页
        3.2.1 预处理模块第32-34页
        3.2.2 训练模块第34-35页
        3.2.3 测试模块第35页
    3.3 本章小结第35-37页
第4章 协同训练半监督短文本分类方法第37-47页
    4.1 特征提取第37-40页
    4.2 协同训练分类器的构建第40-42页
    4.3 协同训练半监督短文本分类算法第42-45页
        4.3.1 算法策略第42-43页
        4.3.2 算法描述第43-45页
    4.4 本章小结第45-47页
第5章 实验与结果分析第47-54页
    5.1 实验环境第47页
    5.2 实验方案设计第47-48页
        5.2.1 实验数据第47页
        5.2.2 评估指标第47-48页
        5.2.3 对比方法第48页
    5.3 实验结果与分析第48-53页
    5.4 本章小结第53-54页
第6章 总结与展望第54-56页
    6.1 全文工作总结第54-55页
    6.2 未来工作展望第55-56页
参考文献第56-60页
致谢第60-62页
硕士期间发表的论文和参与的课题第62页

论文共62页,点击 下载论文
上一篇:AlN基Ⅲ族氮化物半导体纳米材料的制备与性能研究
下一篇:居室空间室内设计可持续发展问题研究