| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 短文本分类研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 中文短文本分类研究存在的主要问题 | 第12页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.5 本文的组织安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基于传统词袋模型的汉语短文本分类 | 第15-49页 |
| 2.1 引言 | 第15-16页 |
| 2.2 特征选择与权重计算 | 第16-21页 |
| 2.2.1 特征选择 | 第16-21页 |
| 2.2.2 权重计算 | 第21页 |
| 2.3 文本表示 | 第21-25页 |
| 2.3.1 文本预处理 | 第22-24页 |
| 2.3.2 文本表示 | 第24页 |
| 2.3.3 相似性度量 | 第24-25页 |
| 2.4 分类方法 | 第25-27页 |
| 2.4.1 朴素贝叶斯 | 第26页 |
| 2.4.2 支持向量机 | 第26-27页 |
| 2.5 系统总体结构及流程 | 第27-33页 |
| 2.5.1 基于词袋的短文本分类 | 第28-30页 |
| 2.5.2 基于LDA的短文本分类 | 第30-33页 |
| 2.6 实验结果与分析 | 第33-48页 |
| 2.6.1 实验数据和评价指标 | 第33-36页 |
| 2.6.2 实验结果与分析 | 第36-48页 |
| 2.7 本章小结 | 第48-49页 |
| 第3章 基于词向量特征的汉语短文本分类 | 第49-79页 |
| 3.1 引言 | 第49-50页 |
| 3.2 词向量的获取 | 第50-52页 |
| 3.3 句向量的获取 | 第52-53页 |
| 3.3.1 RAE | 第52页 |
| 3.3.2 Doc2vec | 第52-53页 |
| 3.4 系统总体结构与流程 | 第53-60页 |
| 3.4.1 基于词向量pooling融合的短文本分类 | 第55-57页 |
| 3.4.2 基于doc2vec融合的短文本分类 | 第57-58页 |
| 3.4.3 基于词向量连接融合的短文本分类 | 第58-60页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第60-77页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第60-61页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第61-77页 |
| 3.6 系统界面 | 第77页 |
| 3.7 本章小结 | 第77-79页 |
| 结论 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第87页 |