| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 引言 | 第11-20页 |
| ·选题背景及课题意义 | 第11-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-18页 |
| ·本文的主要研究内容及创新点 | 第18-19页 |
| ·小结 | 第19-20页 |
| 2 中文文本分类概述 | 第20-36页 |
| ·文本预处理 | 第20-22页 |
| ·文本表示 | 第22-23页 |
| ·特征选取 | 第23-26页 |
| ·文本分类算法 | 第26-32页 |
| ·文本分类的评价指标 | 第32-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 3 支持向量机多类分类算法 | 第36-46页 |
| ·基于SVM的多类分类器的构造方法 | 第36-41页 |
| ·常用多类SVMs分析比较 | 第41-43页 |
| ·SVM算法的分类步骤 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 4 基于二叉树的多类支持向量机分类方法 | 第46-59页 |
| ·基于二叉树的多类支持向量机的基本原理及算法描述 | 第46-49页 |
| ·二叉树多类支持向量机分类方法的改进 | 第49-51页 |
| ·实验及结果分析 | 第51-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 5 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·论文总结 | 第59页 |
| ·工作展望 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间主要成果 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |