一种基于VSM模型的动态文本分类器的设计
| 第一章 引言 | 第1-17页 |
| ·课题背景 | 第11-14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·课题意义 | 第15-16页 |
| ·本文的组织 | 第16-17页 |
| 第二章 文本分类概述 | 第17-30页 |
| ·文本分类 | 第17-18页 |
| ·文本分类的定义 | 第17页 |
| ·文本分类系统 | 第17-18页 |
| ·文本特征的提取 | 第18-23页 |
| ·文本的表示 | 第18-19页 |
| ·文本的特征 | 第19页 |
| ·特征的生成 | 第19-21页 |
| ·特征提取技术 | 第21-23页 |
| ·分类器的构造 | 第23-28页 |
| ·分类器的构造模式 | 第23-25页 |
| ·权重的计算 | 第25-26页 |
| ·文本分类的方法 | 第26-28页 |
| ·分类方法的评估 | 第28-30页 |
| ·评估指标 | 第28-29页 |
| ·影响文本分类的因素 | 第29-30页 |
| 第三章 基于VSM模型的动态文本分类器的设计 | 第30-44页 |
| ·总体设计思路 | 第30-31页 |
| ·特征词的生成及提取 | 第31-36页 |
| ·无词典抽词方法进行特征词生成 | 第32-34页 |
| ·特征词提取 | 第34-36页 |
| ·分类器的构造 | 第36-40页 |
| ·构造模式 | 第37页 |
| ·文本向量 | 第37-38页 |
| ·类向量 | 第38-39页 |
| ·采用Rocchio法构造分类器 | 第39-40页 |
| ·分类器模型参数训练 | 第40-41页 |
| ·动态文本分类 | 第41-44页 |
| ·采用字数增加的方式模拟动态文本 | 第41-42页 |
| ·采用滑动窗口的方式模拟动态文本 | 第42-44页 |
| 第四章 动态文本分类器模型参数训练 | 第44-58页 |
| ·训练语料库介绍 | 第44页 |
| ·向量维数的训练 | 第44-46页 |
| ·向量维数对正确分类率的影响 | 第45页 |
| ·向量维数对错分率的影响 | 第45-46页 |
| ·阈值的训练 | 第46-50页 |
| ·阈值对正确分类率的影响 | 第46-47页 |
| ·阈值对错分率的影响 | 第47-50页 |
| ·滑动窗口大小的训练 | 第50-57页 |
| ·参数训练结果 | 第57-58页 |
| 第五章 测试结果及分析 | 第58-68页 |
| ·测试语料库介绍 | 第58页 |
| ·静态测试 | 第58-60页 |
| ·静态测试结果 | 第58-59页 |
| ·静态测试分析 | 第59-60页 |
| ·动态测试 | 第60-68页 |
| ·采用字数增加方式模拟动态文本 | 第60-64页 |
| ·采用滑动窗口模拟动态文本 | 第64-66页 |
| ·动态测试结果分析 | 第66-68页 |
| 第六章 模型的编码实现 | 第68-83页 |
| ·特征全集的生成 | 第68-75页 |
| ·数据结构 | 第68-71页 |
| ·执行流程 | 第71-73页 |
| ·结果文件及分析 | 第73-75页 |
| ·特征子集的生成 | 第75-76页 |
| ·某种熵的计算 | 第75-76页 |
| ·生成特征子集 | 第76页 |
| ·类向量的计算 | 第76-78页 |
| ·特征子空间的维数和阈值的训练 | 第78-80页 |
| ·滑动窗口大小的训练及动态测试 | 第80页 |
| ·算法分析 | 第80-83页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第80-82页 |
| ·实测时间 | 第82-83页 |
| 第七章 结束语 | 第83-86页 |
| ·小结 | 第83-84页 |
| ·进一步的工作 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-88页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
