| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·背景与意义 | 第8-9页 |
| ·课题的发展现状 | 第9-10页 |
| ·本文研究工作与内容安排 | 第10-11页 |
| 第二章 文本分类技术概述 | 第11-21页 |
| ·文本分类的定义 | 第11-12页 |
| ·文本分类的过程 | 第12-15页 |
| ·预处理 | 第12页 |
| ·文本表示 | 第12-13页 |
| ·特征选取 | 第13-15页 |
| ·分类算法 | 第15-19页 |
| ·朴素贝叶斯(Na(l|¨)ve Bayes) | 第15-16页 |
| ·K-近邻(KNN) | 第16-17页 |
| ·支持向量机(Support Vector Machines，SVM) | 第17-19页 |
| ·文本分类的评估指标 | 第19页 |
| ·相关评测和相关资源 | 第19-20页 |
| ·中文新闻网页自动分类 | 第20-21页 |
| 第三章 基于条件随机域的新闻网页信息提取 | 第21-30页 |
| ·网页的基本结构和特点 | 第21-22页 |
| ·网页基本结构 | 第21-22页 |
| ·网页特点分析 | 第22页 |
| ·网页的规范化处理 | 第22-23页 |
| ·条件随机域与网页内容预处理 | 第23-28页 |
| ·条件随机域模型(CRF) | 第24页 |
| ·基于DOM的网页树型结构构建 | 第24-26页 |
| ·网页信息的标注过程 | 第26-28页 |
| ·特征选择 | 第28页 |
| ·实验 | 第28-30页 |
| ·实验数据与工具 | 第28-29页 |
| ·实验结果 | 第29-30页 |
| 第四章 基于结构信息组合的中文新闻网页分类 | 第30-34页 |
| ·网页的结构信息和超链接信息 | 第30-31页 |
| ·网页内容的表示与特征权值设置 | 第31-32页 |
| ·实验及其结果分析 | 第32-34页 |
| ·实验设置 | 第32页 |
| ·不同网页表示形式的分类性能对比 | 第32-33页 |
| ·不同结构信息加权组合后的分类性能对比 | 第33-34页 |
| 第五章 中文新闻网页分类中的特征选择方法 | 第34-39页 |
| ·特征选择 | 第34-35页 |
| ·特征抽取 | 第35-36页 |
| ·不同特征选择方法的分类实验 | 第36-39页 |
| ·分类器设计 | 第36-37页 |
| ·分类测试实验 | 第37-39页 |
| 总结与展望 | 第39-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43页 |