基于维基百科类别的文本表示方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 文本分类的相关技术 | 第17-29页 |
| 2.1 文本表示 | 第17-19页 |
| 2.1.1 向量空间模型 | 第17-18页 |
| 2.1.2 相似度计算 | 第18-19页 |
| 2.2 特征降维 | 第19-23页 |
| 2.2.1 特征抽取 | 第19-21页 |
| 2.2.2 特征选取 | 第21-23页 |
| 2.3 权重计算 | 第23-24页 |
| 2.4 分类器 | 第24-27页 |
| 2.4.1 朴素贝叶斯分类器 | 第24-25页 |
| 2.4.2 基于支持向量机的分类器 | 第25-26页 |
| 2.4.3 最大熵分类器 | 第26-27页 |
| 2.5 评价方法 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于维基百科类别的文本表示 | 第29-47页 |
| 3.1 维基百科以及其类别体系 | 第29-37页 |
| 3.1.1 维基百科 | 第30-32页 |
| 3.1.2 维基百科的类别 | 第32-33页 |
| 3.1.3 维基百科语料 | 第33-34页 |
| 3.1.4 维基百科类别的抽取 | 第34-37页 |
| 3.2 基于维基百科类别的文本特征表示 | 第37-39页 |
| 3.2.1 构建映射关系 | 第37-38页 |
| 3.2.2 预处理 | 第38页 |
| 3.2.3 权重的选择 | 第38-39页 |
| 3.2.4 用维基百科类别表示文本 | 第39页 |
| 3.3 实验与分析 | 第39-45页 |
| 3.3.1 实验语料 | 第39-41页 |
| 3.3.2 交叉检验 | 第41页 |
| 3.3.3 分类模型选择 | 第41页 |
| 3.3.4 特征选取 | 第41-42页 |
| 3.3.5 评价方法 | 第42页 |
| 3.3.6 实验设置 | 第42页 |
| 3.3.7 实验结果 | 第42-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 基于全局信息自动学习维基类别的方法 | 第47-63页 |
| 4.1 相关工作 | 第48页 |
| 4.2 相关的聚类算法 | 第48-51页 |
| 4.2.1 基于层次的聚类算法 | 第49-50页 |
| 4.2.2 基于划分的聚类算法 | 第50-51页 |
| 4.2.3 基于密度的聚类算法 | 第51页 |
| 4.3 基于全局信息自动学习维基类别方法 | 第51-55页 |
| 4.3.1 定义 | 第52-53页 |
| 4.3.2 相似度计算 | 第53-54页 |
| 4.3.3 基于全局信息自动学习算法 | 第54-55页 |
| 4.4 实验与分析 | 第55-60页 |
| 4.4.1 实验语料 | 第55-56页 |
| 4.4.2 分类模型选择 | 第56页 |
| 4.4.3 评价方法 | 第56-57页 |
| 4.4.4 实验设置 | 第57页 |
| 4.4.5 实验结果 | 第57-60页 |
| 4.5 总结 | 第60-63页 |
| 第5章 总结与工作展望 | 第63-65页 |
| 5.1 总结 | 第63-64页 |
| 5.2 工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71-73页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参加的项目 | 第73页 |
