| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-15页 |
| ·文本分类存在的问题 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 基于向量空间模型的文本分类问题描述 | 第18-34页 |
| ·文本分类问题描述 | 第18-20页 |
| ·文本预处理技术 | 第20-22页 |
| ·分词技术 | 第20-22页 |
| ·停用词处理 | 第22页 |
| ·文本表示 | 第22-28页 |
| ·向量空间模型 VSM | 第22-24页 |
| ·特征空间降维 | 第24-28页 |
| ·分类器构建 | 第28-31页 |
| ·分类性能评估 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第3章 基于 TRIP 的中文类别词典自动构建方法 | 第34-41页 |
| ·方法概述 | 第34-37页 |
| ·基于 TRIP 的特征词信息统计 | 第34-35页 |
| ·改进的特征词权值计算方法 | 第35-36页 |
| ·类别词汇的选取 | 第36-37页 |
| ·验证算法设计 | 第37-38页 |
| ·实验验证 | 第38-40页 |
| ·训练文本语料 | 第38-39页 |
| ·类别词典 SCC-Dict | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 四维特征向量空间模型--FDVSM | 第41-50页 |
| ·模型概述 | 第41-44页 |
| ·模型验证算法设计 | 第44-46页 |
| ·实验数据 | 第46页 |
| ·文本分类语料 | 第46页 |
| ·领域词典数据 | 第46页 |
| ·实验评价指标 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 中文文本分类系统的设计与实现 | 第50-65页 |
| ·系统介绍 | 第50-51页 |
| ·系统总体设计 | 第51-52页 |
| ·系统各模块详细设计 | 第52-61页 |
| ·存储模块 | 第52-53页 |
| ·文本预处理模块 | 第53-54页 |
| ·中文分词模块 | 第54-56页 |
| ·SCC-Dict 构建模块 | 第56-57页 |
| ·向量映射模块 | 第57-58页 |
| ·分类模块 | 第58-61页 |
| ·系统分类结果验证实验 | 第61-63页 |
| ·实验数据 | 第61页 |
| ·实验结果 | 第61-62页 |
| ·结果分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 总结 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士期间发表论文与研究成果清单 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |