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基于树形关键词集合的中文文本分类方法研究与实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 引言第10-14页
    1.1 课题研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11页
    1.3 文本分类概述第11-12页
    1.4 主要工作及论文结构第12-14页
第二章 关键技术分析第14-26页
    2.1 文本自动分类过程第14-15页
        2.1.1 文本分类中的术语描述第14页
        2.1.2 文本分类流程介绍第14-15页
    2.2 文本预处理第15-17页
        2.2.1 中文分词第16页
        2.2.2 去除噪声第16-17页
    2.3 特征选择及特征加权第17-20页
        2.3.1 特征选择算法第17-20页
        2.3.2 特征加权算法第20页
    2.4 文本表示模型第20-21页
        2.4.1 布尔模型第20页
        2.4.2 向量空间模型第20-21页
    2.5 常用文本分类算法第21-25页
        2.5.1 贝叶斯方法第21-22页
        2.5.2 决策树第22页
        2.5.3 最大熵模型第22-23页
        2.5.4 KNN算法第23页
        2.5.5 SVM算法第23-25页
    2.6 本章小结第25-26页
第三章 改进特征选择算法第26-33页
    3.1 互信息特征选择算法的不足第26-28页
        3.1.1 互信息方法原理分析第26-27页
        3.1.2 互信息方法不足分析第27-28页
    3.2 改进互信息特征选择算法第28-31页
        3.2.1 针对低频词和词频因素的改进第28-29页
        3.2.2 针对文档分布的改进第29-30页
        3.2.3 其他优化处理第30-31页
    3.3 改进后完整算法流程第31-32页
    3.4 本章小结第32-33页
第四章 树形分类算法第33-42页
    4.1 树形分类体系第33-35页
        4.1.1 树形分类概述第33页
        4.1.2 本文树形分类模型定义第33-34页
        4.1.3 树形分类器分类方式第34-35页
    4.2 构造多重特征空间模型第35-36页
    4.3 构造硬决策式树形分类模型第36-37页
    4.4 构造软决策式树形分类模型第37-40页
        4.4.1 模型概述第37-38页
        4.4.2 模型设计第38-40页
    4.5 人工训练分类模型第40-41页
    4.6 本章小结第41-42页
第五章 系统设计与实现第42-51页
    5.1 系统简介第42-43页
    5.2 系统分类体系结构第43-44页
    5.3 系统关键模块第44-50页
        5.3.1 预处理模块第45-46页
        5.3.2 特征选择模块第46-47页
        5.3.3 树形层次分类模块第47-50页
    5.4 本章小结第50-51页
第六章 实验及结果分析第51-63页
    6.1 实验准备第51-53页
        6.1.1 实验环境第51页
        6.1.2 实验数据来源第51页
        6.1.3 实验评估指标第51-53页
    6.2 改进互信息特征选择算法实验测试第53-58页
        6.2.1 不同维度下总体性能第53-56页
        6.2.2 同一维度下各类别性能第56-58页
    6.3 树形分类实验测试第58-60页
        6.3.1 硬决策式树形分类与平面分类性能对比第58-59页
        6.3.2 单标签路径与多标签路径性能对比第59-60页
    6.4 文本分类其他因素测试第60-62页
        6.4.1 语料规模对文本分类的性能影响测试第60页
        6.4.2 单分类器与组合分类器的性能对比测试第60-62页
    6.5 本章小结第62-63页
总结与展望第63-65页
参考文献第65-69页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第69-70页
致谢第70-71页
附件第71页

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