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 |