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基于主动自步学习的文本分类研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第10-11页
缩略语对照表第11-14页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 课题研究背景及意义第14-15页
    1.2 文本分类研究现状第15-17页
    1.3 研究内容第17页
    1.4 论文组织结构第17-20页
第二章 相关理论基础第20-34页
    2.1 文本分类第20-24页
        2.1.1 文本表示第20-21页
        2.1.2 文本预处理第21-23页
        2.1.3 文本特征提取第23页
        2.1.4 文本分类器第23-24页
    2.2 词向量与语言模型第24-27页
    2.3 主动学习第27-30页
    2.4 自步学习第30-32页
    2.5 本章小结第32-34页
第三章 基于主动学习的文本分类第34-50页
    3.1 基于word2vec+TFIDF的文本特征提取第34-36页
    3.2 基于主动学习的文本分类第36-39页
        3.2.1 方案概述第36-37页
        3.2.2 主动学习分类算法设计第37-39页
    3.3 文本分类实验第39-42页
        3.3.1 实验数据与预处理第39-40页
        3.3.2 评价标准第40页
        3.3.3 实验设置第40页
        3.3.4 特征提取实验第40-41页
        3.3.5 主动学习分类实验第41-42页
    3.4 实验结果对比与分析第42-48页
        3.4.1 特征提取实验结果分析第42-44页
        3.4.2 主动学习分类实验结果分析第44-48页
    3.5 本章小结第48-50页
第四章 基于主动自步学习的文本分类第50-64页
    4.1 基于自步学习的分类算法第50-51页
    4.2 基于主动自步学习的文本分类第51-55页
        4.2.1 方案概述第51-53页
        4.2.2 主动自步学习分类算法设计第53-55页
    4.3 文本分类实验第55-56页
    4.4 实验结果对比与分析第56-62页
    4.5 本章小结第62-64页
第五章 总结与展望第64-66页
    5.1 工作总结第64-65页
    5.2 未来工作展望第65-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-72页
作者简介第72-73页

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