| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·研究现状 | 第7-9页 |
| ·本文的主要工作和结构安排 | 第9-11页 |
| 第2章 相关技术研究 | 第11-25页 |
| ·Web信息抽取 | 第11-13页 |
| ·Web信息抽取概念 | 第11-12页 |
| ·Web信息抽取技术分类 | 第12-13页 |
| ·Web信息抽取的评价指标 | 第13页 |
| ·文本分类 | 第13-18页 |
| ·文本分类概念 | 第13-14页 |
| ·文本分类方法 | 第14-15页 |
| ·文本分类的评估方法 | 第15-18页 |
| ·隐马尔可夫模型 | 第18-25页 |
| ·马尔可夫过程 | 第18-20页 |
| ·隐马尔科夫模型简介 | 第20-21页 |
| ·HMM的主要算法 | 第21-25页 |
| 第3章 基于HMM的教育新闻抽取与分类算法设计 | 第25-44页 |
| ·教育新闻抽取与分类系统设计 | 第25-30页 |
| ·教育新闻网页抽取与分类的目标 | 第25-26页 |
| ·HMM在网页抽取与文本分类中的应用 | 第26-28页 |
| ·教育新闻抽取与分类系统的框架 | 第28-30页 |
| ·基于HMM的教育新闻抽取方法 | 第30-36页 |
| ·教育新闻网页过滤 | 第31-32页 |
| ·教育新闻标题抽取 | 第32页 |
| ·教育新闻网页主题信息抽取方法 | 第32-36页 |
| ·基于HMM的教育新闻分类方法 | 第36-44页 |
| ·教育新闻文本特征向量化 | 第38-40页 |
| ·教育新闻文本分类器参数学习 | 第40-42页 |
| ·教育新闻文本分类方法 | 第42-44页 |
| 第4章 基于HMM的教育新闻抽取与分类系统实现与结果分析 | 第44-53页 |
| ·基于HMM的教育新闻抽取方法实现与结果分析 | 第44-49页 |
| ·关键算法实现 | 第44-46页 |
| ·实验数据 | 第46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-49页 |
| ·基于HMM的教育新闻分类方法实现与结果分析 | 第49-53页 |
| ·Apriori算法实现 | 第49-50页 |
| ·实验数据 | 第50-51页 |
| ·实验结果与分析 | 第51-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文总结 | 第53-54页 |
| ·工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |