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中文文本分类特征提取方法的研究与实现

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
1 绪论第7-12页
   ·研究背景及意义第7-8页
   ·国内外研究现状第8-10页
   ·本文主要研究内容第10页
   ·本文的组织结构第10-12页
2 文本分类的相关技术第12-30页
   ·文本分类概述第12页
   ·文本预处理第12-17页
     ·中文分词第13-16页
     ·停用词删除第16-17页
     ·词条选择第17页
   ·文本表示模型第17-19页
   ·文本特征降维第19-23页
     ·文本特征析取第19页
     ·文本特征提取第19-23页
   ·文本特征加权第23-24页
   ·文本分类算法第24-26页
     ·K 近邻第24-25页
     ·朴素贝叶斯第25-26页
     ·支持向量机第26页
   ·分类器性能评价第26-30页
     ·评价方法第26-27页
     ·评价指标第27-30页
3 基于类别相关的新文本特征提取方法第30-38页
   ·文本特征提取的过程第30-31页
   ·常用的特征提取方法第31-33页
     ·文本频数第31页
     ·信息增益第31-33页
     ·互信息第33页
     ·x~2 统计第33页
   ·基于类别相关的新文本特征提取方法第33-37页
     ·特征与类别的相关性第34-35页
     ·特征与类别的相关度第35页
     ·SP 文本特征提取方法第35-37页
   ·本章小结第37-38页
4 中文文本分类系统的设计与实现第38-62页
   ·中文文本分类系统的总体设计第38-49页
     ·系统需求第38-39页
     ·开发平台第39-40页
     ·系统关键问题解决方案第40-47页
     ·系统整体设计第47-49页
   ·中文文本分类系统模块设计第49-55页
     ·文本预处理模块设计第49-51页
     ·文本特征提取模块设计第51-53页
     ·文本特征加权模块设计第53-54页
     ·文本分类及性能评价模块设计第54-55页
   ·中文文本分类系统的实现第55-61页
     ·文本预处理模块实现第55-57页
     ·文本特征提取模块实现第57-59页
     ·文本特征加权模块实现第59-60页
     ·文本分类及性能评价模块实现第60-61页
   ·本章小结第61-62页
5 实验结果分析第62-69页
   ·实验介绍第62-63页
     ·实验数据集第62-63页
     ·实验参数设定第63页
   ·实验结果及分析第63-68页
   ·本章小结第68-69页
6 总结与展望第69-71页
   ·研究总结第69页
   ·下一步工作第69-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页
附录第75页

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