中文文本分类特征选择方法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·文本分类技术介绍 | 第10-11页 |
| ·特征选择技术介绍 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·组织结构 | 第14-15页 |
| 第2章 中文文本分类技术 | 第15-28页 |
| ·文本分类定义 | 第15页 |
| ·文本分类流程 | 第15-16页 |
| ·文本预处理技术 | 第16-18页 |
| ·文本表示模型 | 第18-20页 |
| ·向量空间模型 | 第18-19页 |
| ·布尔模型 | 第19页 |
| ·概率模型 | 第19-20页 |
| ·特征选择技术 | 第20页 |
| ·文本分类方法 | 第20-25页 |
| ·Navie Bayes方法 | 第21-22页 |
| ·KNN方法 | 第22-23页 |
| ·类中心向量方法 | 第23页 |
| ·神经网络方法 | 第23-24页 |
| ·支持向量机方法 | 第24页 |
| ·决策树方法 | 第24-25页 |
| ·实验评估方法 | 第25-28页 |
| ·查全率与查准率 | 第25-26页 |
| ·宏平均与微平均 | 第26页 |
| ·F_β测量值 | 第26-27页 |
| ·BEP(Break-even point) | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28页 |
| 第3章 特征选择方法研究 | 第28-33页 |
| ·特征选择方法概述 | 第28-29页 |
| ·常用的特征选择方法 | 第29-31页 |
| ·文档频率(DF) | 第29页 |
| ·信息增益(IG) | 第29-30页 |
| ·互信息(MI) | 第30-31页 |
| ·x~2统计(CHI) | 第31页 |
| ·特征选择方法比较 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 本文特征选择方法 | 第33-40页 |
| ·限定文档频的词频 | 第33页 |
| ·类别区分度 | 第33-35页 |
| ·信息熵定义 | 第33-34页 |
| ·特征词条信息熵的定义 | 第34-35页 |
| ·类内分散偏差 | 第35-36页 |
| ·位置重要性度量 | 第36页 |
| ·综合度量指标 | 第36页 |
| ·算法描述 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第40-54页 |
| ·中文文本分类系统 | 第40-43页 |
| ·中文文本分类系统框架 | 第40-41页 |
| ·分词模块 | 第41-42页 |
| ·特征选择模块 | 第42页 |
| ·分类模块 | 第42-43页 |
| ·实验设置 | 第43-47页 |
| ·开发环境 | 第43页 |
| ·实验数据 | 第43-45页 |
| ·参数设置 | 第45-46页 |
| ·算法实现 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47-53页 |
| ·混淆矩阵 | 第47-50页 |
| ·总体查全率、查准率、F1值 | 第50页 |
| ·类别查全率、查准率、F1值 | 第50-51页 |
| ·分类情况对比图 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录1 | 第58-60页 |
| 附录2 | 第60-61页 |
| 附录3 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65页 |
