| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 项目背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 内容概述 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 文本分类技术及相关的算法 | 第17-32页 |
| 2.1 哈萨克语文本分类系统的原理 | 第17页 |
| 2.2 文本预处理模块 | 第17-18页 |
| 2.2.1 文本分类数据的特点 | 第17-18页 |
| 2.2.2 停用词的处理 | 第18页 |
| 2.3 哈萨克语文本的向量空间模型 | 第18-21页 |
| 2.4 哈萨克语文本的特征选择算法 | 第21-24页 |
| 2.4.1 文本频率（ DF ） | 第21-22页 |
| 2.4.2 信息增益（IG） | 第22页 |
| 2.4.3 互信息（ MI ） | 第22-23页 |
| 2.4.4 CHI统计（x~2） | 第23-24页 |
| 2.5 特征权重计算 | 第24-25页 |
| 2.5.1 布尔特征权重计算（Boolean Weighting） | 第24页 |
| 2.5.2 词频TF特征权重计算（Term Frequency） | 第24-25页 |
| 2.5.3 反文档频率IDF特征权重计算（Inverse Document Frequency） | 第25页 |
| 2.5.4 IDFTF - 特征权重计算（Term Frequency-Inverse DocumentFrequency） | 第25页 |
| 2.6 分类算法 | 第25-30页 |
| 2.6.1 朴素贝叶斯法NB（NaiveBayes） | 第26-27页 |
| 2.6.2 类向量中心法 | 第27页 |
| 2.6.3 K最近距离法（ KNN ） | 第27-28页 |
| 2.6.4 支持向量机法（SVM） | 第28-30页 |
| 2.7 分类方法的评估 | 第30-31页 |
| 2.8 小结 | 第31-32页 |
| 第三章 哈萨克语文本分类中的相关问题和KNN算法中特征权重的改进 | 第32-38页 |
| 3.1 哈萨克语介绍 | 第32页 |
| 3.2 哈萨克文编码 | 第32-33页 |
| 3.3 哈萨克文词干提取 | 第33-34页 |
| 3.4 哈萨克语词典排序算法 | 第34-35页 |
| 3.5 KNN算法中的改进 | 第35-37页 |
| 3.5.1 特征权重的改进 | 第35-37页 |
| 3.5.2 特征向量空间的构造 | 第37页 |
| 3.5.3 测试文本分类 | 第37页 |
| 3.6 小结 | 第37-38页 |
| 第四章 哈萨克语文本分类系统的需求分析 | 第38-42页 |
| 4.1 软件系统的总体规划 | 第38-39页 |
| 4.2 系统的业务需求 | 第39-40页 |
| 4.3 系统的功能需求 | 第40页 |
| 4.4 系统的非功能需求 | 第40-41页 |
| 4.5 小结 | 第41-42页 |
| 第五章 哈萨克语文本分类系统的设计与实现 | 第42-55页 |
| 5.1 设计和实现阶段的软件工程方法 | 第42页 |
| 5.2 哈萨克语文本分类系统体系结构 | 第42-43页 |
| 5.3 文本预处理模块 | 第43-44页 |
| 5.4 词频统计模块 | 第44-46页 |
| 5.5 特征选择模块 | 第46-49页 |
| 5.6 特征权重模块 | 第49-50页 |
| 5.7 KNN分类算法模块 | 第50页 |
| 5.8 结果评估模块 | 第50-51页 |
| 5.9 NET技术和C | 第51-52页 |
| 5.10 C | 第52-53页 |
| 5.11小结 | 第53-55页 |
| 第六章 哈萨克语文本分类系统的实验与分析 | 第55-66页 |
| 6.1 软件测试概述 | 第55页 |
| 6.2 哈萨克语文本类别 | 第55-56页 |
| 6.3 哈萨克语文本分类特征词提取 | 第56-57页 |
| 6.4 系统界面 | 第57-59页 |
| 6.5 实验结果与分析 | 第59-65页 |
| 6.6 小结 | 第65-66页 |
| 第七章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 7.1 总结 | 第66-67页 |
| 7.2 展望 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录 | 第72-122页 |
