| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-23页 |
| ·研究背景 | 第13-15页 |
| ·文本分类定义 | 第15页 |
| ·文本分类的历史 | 第15-16页 |
| ·文本分类的研究现状 | 第16-20页 |
| ·特征选择与抽取 | 第17-18页 |
| ·分类器组合 | 第18-19页 |
| ·小样本问题 | 第19页 |
| ·层次文本分类 | 第19-20页 |
| ·样本不均衡问题 | 第20页 |
| ·本文的主要研究内容与组织结构 | 第20-23页 |
| 第2章 文本分类方法概述 | 第23-33页 |
| ·文本表示的表示与计算 | 第23-27页 |
| ·文本表示的向量空间模型 | 第23-24页 |
| ·文本特征项 | 第24-25页 |
| ·文本特征的权重计算 | 第25-27页 |
| ·分类器 | 第27-31页 |
| ·kNN分类器 | 第27-28页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第28-29页 |
| ·最大熵分类器 | 第29页 |
| ·SVM分类器 | 第29-31页 |
| ·文本分类评价体系 | 第31-33页 |
| 第3章 文本的独立特征抽取方法 | 第33-53页 |
| ·问题的提出 | 第33-35页 |
| ·独立性定义 | 第35页 |
| ·独立分量分析原理 | 第35-36页 |
| ·ICA的前提假设 | 第35-36页 |
| ·ICA的定义 | 第36页 |
| ·ICA问题求解 | 第36-42页 |
| ·独立分量分析的目标函数 | 第37-39页 |
| ·FastICA算法 | 第39-42页 |
| ·基于ICA技术的文本分类实验 | 第42-52页 |
| ·传统的特征选取方法 | 第43-45页 |
| ·ICA与传统特征选择方法相结合的文本分类算法 | 第45页 |
| ·实验语料 | 第45页 |
| ·评价指标 | 第45-46页 |
| ·实验 | 第46-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第4章 面向政府公文的文本分类技术 | 第53-69页 |
| ·问题的提出 | 第53-55页 |
| ·公文主题词 | 第54-55页 |
| ·语料 | 第55页 |
| ·政府公文主题词的扩充 | 第55-60页 |
| ·Bootstrapping方法 | 第55-56页 |
| ·政府公文主题词空间扩展 | 第56-58页 |
| ·公文主题词扩展实验 | 第58-60页 |
| ·文本特征空间转换技术 | 第60-62页 |
| ·随机关键词产生技术模型 | 第60-61页 |
| ·条件概率的计算 | 第61-62页 |
| ·SKG模型在文本分类中的应用 | 第62页 |
| ·基于KWB模型与SKG模型相结合的公文分类 | 第62-66页 |
| ·基于KWB模型与SKG模型相结合的公文分类 | 第62-64页 |
| ·政府公文分类实验 | 第64-66页 |
| ·小结 | 第66-69页 |
| 第5章 基于弱指导学习的实体特征识别和极性分析技术 | 第69-85页 |
| ·问题的提出 | 第69-71页 |
| ·文本句子的主客观分析 | 第71-77页 |
| ·两类训练、两类判别框架 | 第72页 |
| ·三类训练、两类判别框架 | 第72-73页 |
| ·实验 | 第73-77页 |
| ·基于弱指导学习的实体特征识别和极性分析 | 第77-84页 |
| ·实体特征的识别 | 第78-80页 |
| ·关于实体特征观点的极性分析 | 第80-81页 |
| ·实验 | 第81-84页 |
| ·小结 | 第84-85页 |
| 第6章 面向专利挖掘的文本分类技术 | 第85-113页 |
| ·问题的提出 | 第85-86页 |
| ·相关背景 | 第86-88页 |
| ·任务描述及任务分析 | 第88-95页 |
| ·任务基本描述 | 第88页 |
| ·任务使用数据 | 第88-91页 |
| ·任务评价方式 | 第91-92页 |
| ·任务的难点分析 | 第92-94页 |
| ·实验数据与实验评价 | 第94-95页 |
| ·基于kNN模型的非专利文档IPC类别标记技术 | 第95-103页 |
| ·文本相似度计算 | 第96-100页 |
| ·Ranking调序算法 | 第100-103页 |
| ·基于系统融合的Re-Ranking技术 | 第103-111页 |
| ·系统融合方法 | 第103-111页 |
| ·NTCIR-7最终评测结果 | 第111页 |
| ·小结 | 第111-113页 |
| 第7章 总结 | 第113-117页 |
| ·本文的主要贡献与结论 | 第113-114页 |
| ·进一步的工作 | 第114-117页 |
| 参考文献 | 第117-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 攻博期间发表的论文 | 第129-131页 |
| 攻博期间参与的项目 | 第131-133页 |
| 作者简介 | 第133页 |