中文文本分类反馈学习研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·论文的背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·国外研究现状 | 第8-10页 |
| ·国内研究现状 | 第10-12页 |
| ·主要问题 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容和论文结构 | 第13-16页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·论文结构 | 第13-16页 |
| 第二章 中文文本分类的关键技术 | 第16-36页 |
| ·文本分类 | 第16-18页 |
| ·文本分类 | 第16-17页 |
| ·文本分类的应用领域 | 第17-18页 |
| ·文本自动分类的关键技术及方法 | 第18-31页 |
| ·文本自动分词技术 | 第18-20页 |
| ·文本表示 | 第20-21页 |
| ·文本特征选取 | 第21-24页 |
| ·特征权重算法 | 第24-25页 |
| ·文本分类算法 | 第25-29页 |
| ·分类性能评估 | 第29-31页 |
| ·特征选择方法分类性能比较 | 第31-34页 |
| ·实验数据准备 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第三章 反馈学习分类模型的构建 | 第36-50页 |
| ·中文文本分类反馈学习设计 | 第36-38页 |
| ·中文文本分类 | 第36-37页 |
| ·反馈学习的中文文本分类设计 | 第37-38页 |
| ·分类器 | 第38-43页 |
| ·支持向量机(SVM)分类器 | 第38-42页 |
| ·K最邻近(KNN)分类器 | 第42-43页 |
| ·反馈学习分类模型 | 第43-49页 |
| ·反馈学习分类思想 | 第44-46页 |
| ·反馈学习分类流程 | 第46-47页 |
| ·反馈学习分类算法 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 中文文本分类反馈学习实验研究 | 第50-62页 |
| ·分类语料集准备 | 第50页 |
| ·SVM与KNN分类性能比较实验研究 | 第50-57页 |
| ·SVM分类器核函数选择实验分析 | 第50-52页 |
| ·特征维数对分类性能影响的实验分析 | 第52-54页 |
| ·KNN分类器中K值对分类性能的影响 | 第54-55页 |
| ·SVM与KNN分类比较实验分析 | 第55-57页 |
| ·中文文本分类反馈学习实验研究 | 第57-60页 |
| ·训练集的反馈学习实验研究 | 第57-59页 |
| ·非训练集的反馈学习实验研究 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 作者在攻读硕士期间的科研成果 | 第70-71页 |
