基于维基百科的文本样本扩展方法及其应用研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状概况 | 第13-16页 |
| 1.2.1 基于外部语料库的样本扩展方法 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于内部语义的样本扩展方法 | 第15-16页 |
| 1.2.3 样本扩展方法面临的问题 | 第16页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第16-18页 |
| 1.4 本文组织 | 第18-19页 |
| 第二章 相关技术 | 第19-35页 |
| 2.1 相关度计算 | 第19-22页 |
| 2.1.1 基于语义网络的词语项相关度计算 | 第20-21页 |
| 2.1.2 基于语料库的词语项相关度计算 | 第21-22页 |
| 2.2 知识图谱 | 第22-31页 |
| 2.2.1 知识图谱概述 | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于知识图谱的样本扩展 | 第24-26页 |
| 2.2.3 维基百科 | 第26-28页 |
| 2.2.4 维基百科的知识图谱链接图 | 第28-31页 |
| 2.3 主题提取 | 第31-34页 |
| 2.3.1 基于模型的主题提取技术 | 第31-32页 |
| 2.3.2 基于知识库的主题提取技术 | 第32-34页 |
| 2.4 小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于维基百科的样本扩展算法 | 第35-49页 |
| 3.1 概述 | 第35页 |
| 3.2 相关工作 | 第35-37页 |
| 3.3 算法理论依据 | 第37-39页 |
| 3.4 相关度计算方法 | 第39-43页 |
| 3.4.1 主题信息相关度 | 第39-41页 |
| 3.4.2 链接语义相关度 | 第41-43页 |
| 3.5 基于维基百科的样本扩展方法 | 第43-47页 |
| 3.5.1 基于主题的扩展 | 第44-45页 |
| 3.5.2 基于链接的扩展 | 第45-46页 |
| 3.5.3 基于主题和链接的扩展 | 第46-47页 |
| 3.6 小结 | 第47-49页 |
| 第四章 基于文本样本扩展的应用研究 | 第49-74页 |
| 4.1 概述 | 第49-50页 |
| 4.2 文本分类 | 第50-54页 |
| 4.2.1 文本分类模型 | 第50-53页 |
| 4.2.2 基于样本扩展的文本分类 | 第53-54页 |
| 4.3 文本聚类 | 第54-57页 |
| 4.3.1 文本聚类模型 | 第55-56页 |
| 4.3.2 基于样本扩展的文本聚类 | 第56-57页 |
| 4.4 实验设计 | 第57-62页 |
| 4.4.1 实验数据和工具 | 第57-58页 |
| 4.4.2 数据预处理 | 第58-60页 |
| 4.4.3 实验步骤 | 第60-61页 |
| 4.4.4 评估指标 | 第61-62页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第62-74页 |
| 4.5.1 不同样本扩展数量的分类 | 第62-65页 |
| 4.5.2 不同分类模型的分类 | 第65-66页 |
| 4.5.3 不同测试数据集的分类 | 第66-68页 |
| 4.5.4 不同类别数量的分类 | 第68-69页 |
| 4.5.5 聚类模型的应用 | 第69-71页 |
| 4.5.6 时间效率的研究 | 第71-72页 |
| 4.5.7 结论 | 第72-74页 |
| 第五章 总结与展望 | 第74-77页 |
| 5.1 总结 | 第74-75页 |
| 5.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-83页 |
| 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第83-84页 |
| 作者在攻读硕士学位期间所作的项目 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
