宋词风格的计算机辅助分析研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·前言 | 第11页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·相关领域已有的研究 | 第13页 |
| ·本课题研究的内容和目标 | 第13-14页 |
| ·本课题研究的主要贡献 | 第14页 |
| ·论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 中国古代汉语计算机辅助研究综述 | 第16-21页 |
| ·前言 | 第16页 |
| ·诗词计算机辅助研究的相关工作 | 第16-19页 |
| ·课题研究思路 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 宋词风格研究语料库的建立 | 第21-26页 |
| ·前言 | 第21页 |
| ·宋词的特点和语料库建立技术 | 第21页 |
| ·宋词风格研究语料库的主要组成部分 | 第21-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第四章 频繁关键词共现的抽取 | 第26-35页 |
| ·前言 | 第26-27页 |
| ·数据挖掘的基本概念 | 第27页 |
| ·关联规则的概念 | 第27-28页 |
| ·关联规则的挖掘过程 | 第28页 |
| ·Apriori算法描述 | 第28-32页 |
| ·发现频繁项集的主要算法的伪代码 | 第28-30页 |
| ·发现频繁项集的子程序的伪代码 | 第30-32页 |
| ·Apriori算法的实验数据 | 第32-33页 |
| ·实验结果分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 宋词风格分类模型设计 | 第35-50页 |
| ·前言 | 第35页 |
| ·宋词的风格 | 第35-36页 |
| ·经典的文本分类算法 | 第36-39页 |
| ·朴素贝叶斯方法 | 第36-37页 |
| ·K-最近邻算法 | 第37-38页 |
| ·支持向量机 | 第38-39页 |
| ·问题转化 | 第39-40页 |
| ·宋词风格的评判流程 | 第40-41页 |
| ·宋词文档预处理 | 第41-42页 |
| ·宋词文档的特征表示模型 | 第42-49页 |
| ·常用的特征表示模型 | 第42-43页 |
| ·基于概念的关键词选择 | 第43-48页 |
| ·频繁关键词共现的提取 | 第48页 |
| ·基于概念和频繁关键词共现的向量空间模型 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 宋词风格分类算法 | 第50-59页 |
| ·宋词风格的计算机分类 | 第50页 |
| ·宋词风格分类及实验 | 第50-58页 |
| ·实验语料库的选取 | 第50-51页 |
| ·文档的特征表示模型 | 第51-52页 |
| ·KNN分类算法的实验结果 | 第52-57页 |
| ·实验结果的性能评价 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第七章 总结与展望 | 第59-62页 |
| ·研究工作的总结 | 第59-60页 |
| ·进一步研究工作的展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢语 | 第64-65页 |
| 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的文章 | 第65页 |
