中文文本分类中特征选择方法的应用与研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·论文研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·文本分类的研究现状 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 文本分类技术及应用 | 第14-28页 |
| ·文本分类问题的概述 | 第14-15页 |
| ·文本分类的特性 | 第15页 |
| ·文本分类的文本集 | 第15页 |
| ·文本分类的方法 | 第15-16页 |
| ·文本分类的过程 | 第16-25页 |
| ·文本表示 | 第17-18页 |
| ·文本预处理 | 第18-19页 |
| ·特征提取 | 第19-22页 |
| ·训练或构造分类器 | 第22页 |
| ·测评 | 第22-25页 |
| ·文本分类的应用 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-28页 |
| 第三章 文本分类算法 | 第28-36页 |
| ·K-近邻算法 | 第28-30页 |
| ·支持向量机算法 | 第30-34页 |
| ·线性可分的支持向量机 | 第30-31页 |
| ·线性不可分的支持向量机 | 第31-32页 |
| ·非线性支持向量机 | 第32-33页 |
| ·多类支持向量机 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 特征选择及特征选择方法的研究 | 第36-44页 |
| ·特征选择与特征抽取区别 | 第36-38页 |
| ·特征选择 | 第36-37页 |
| ·特征抽取 | 第37-38页 |
| ·研究特征选择的作用 | 第38页 |
| ·特征选择方法的定义 | 第38页 |
| ·常用的特征选择方法 | 第38-42页 |
| ·文档频率 | 第39页 |
| ·信息增益 | 第39-40页 |
| ·互信息 | 第40页 |
| ·卡方统计法 | 第40-42页 |
| ·特征强度 | 第42页 |
| ·优势率 | 第42页 |
| ·文本证据权重 | 第42页 |
| ·特征选择方法的比较 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 CHI统计法的改进及一种新的特征选择方法 | 第44-48页 |
| ·CHI特征选择方法的缺点及改进 | 第44-45页 |
| ·CHI统计法的缺点 | 第44页 |
| ·CHI统计法的改进 | 第44-45页 |
| ·二元正态分离的特征选择方法 | 第45页 |
| ·文本分类系统设计 | 第45-47页 |
| ·文本分类系统流程图 | 第45-46页 |
| ·文本分类系统的模块 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第六章 实验及结果分析 | 第48-62页 |
| ·文本分类实验 | 第48-51页 |
| ·文本集选择 | 第48页 |
| ·实验过程 | 第48-51页 |
| ·分类性能评估 | 第51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-60页 |
| ·KNN实验结果 | 第51-56页 |
| ·SVM实验结果 | 第56-60页 |
| ·实验结果总结 | 第60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第70页 |
