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Blog文本内容敏感信息的自动提取技术

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第1章 绪论第11-14页
    1.1 BLOG 概述第11-12页
    1.2 提取BLOG 敏感信息的重要性第12页
    1.3 研究现状第12-13页
    1.4 课题的提出与本文结构第13-14页
第2章 中文文本的预处理、表示及分类第14-26页
    2.1 引言第14页
    2.2 中文文本的预处理第14-16页
        2.2.1 中文自动分词第14-16页
        2.2.2 禁用词表处理第16页
        2.2.3 汉字部件组合技术第16页
    2.3 中文文本的表示第16-21页
        2.3.1 文本特征的提取第18-19页
        2.3.2 特征降维算法第19-20页
        2.3.3 权重计算第20-21页
    2.4 中文文本的分类技术第21-25页
        2.4.1 基于统计的文本分类方法第21-24页
        2.4.2 基于连接的文本分类方法第24页
        2.4.3 基于规则的文本分类方法第24-25页
    2.5 文本分类过滤方法性能评估第25页
    2.6 本章小结第25-26页
第3章 BLOG 文本内容的采集与预处理第26-41页
    3.1 引言第26页
    3.2 BLOG 文本及属性采集第26-30页
        3.2.1 采集流程第26-29页
        3.2.2 其他BSP 网站架构第29页
        3.2.3 Blog 文本记录数据结构第29页
        3.2.4 小结第29-30页
    3.3 BLOG 文本预处理第30-40页
        3.3.1 算法提出的背景第30-31页
        3.3.2 汉字部件理论第31-32页
        3.3.3 面向应用的汉字拆分规则第32-34页
        3.3.4 模式匹配算法选择及改进第34-38页
        3.3.5 汉字部件组合的实验效果第38-39页
        3.3.6 汉字部件组合在Blog 文本属性提取中的应用第39-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 ID3 决策树算法及改进第41-62页
    4.1 引言第41页
    4.2 决策树方法的介绍第41-44页
        4.2.1 决策树的结构第41-42页
        4.2.2 决策树的学习过程第42-43页
        4.2.3 决策树的算法第43-44页
    4.3 ID3 算法第44-47页
    4.4 ID3 算法优缺点第47-49页
    4.5 简化信息熵的改进算法第49-53页
        4.5.1 算法原理第49-51页
        4.5.2 效果验证第51-53页
    4.6 通过调节因子改变属性信息量的改进算法第53-55页
        4.6.1 算法原理第53-55页
        4.6.2 效果验证第55页
    4.7 合并树枝的改进算法第55-58页
        4.7.1 算法原理第56-57页
        4.7.2 效果验证第57-58页
    4.8 贝叶斯决策树第58-61页
        4.8.1 算法原理第59-61页
    4.9 本章小结第61-62页
第5章 BLOG 文本敏感信息提取系统设计与实验第62-69页
    5.1 引言第62页
    5.2 系统设计第62-67页
        5.2.1 Blog 日志文本采集第62页
        5.2.2 汉字部件组合第62页
        5.2.3 属性提取与转换第62-63页
        5.2.4 中文分词与文本表示第63-64页
        5.2.5 训练(测试)样本集第64页
        5.2.6 决策树的构造及属性数据转换第64-66页
        5.2.7 ID3 改进算法的选择与对比测试第66-67页
        5.2.8 新词发现第67页
    5.3 实验结果与分析第67-68页
    5.4 本章小结第68-69页
第6章 工作总结与前景展望第69-70页
    6.1 工作总结第69页
    6.2 研究展望第69-70页
参考文献第70-72页
致谢第72-73页
攻读学位期间发表的学术论文目录第73-75页

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