面向迁移学习的文本特征提取

中文摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第一章 绪论	第7-11页
·研究背景及意义	第7-8页
·文本挖掘的基本概念	第8-9页
·研究内容	第9-10页
·论文结构	第10-11页
第二章 文本分类研究现状	第11-22页
·文本分类的任务与步骤	第11-12页
·文本分类的研究现状	第12-22页
·综述	第12-14页
·文本表示	第14-15页
·特征提取	第15页
·权重计算	第15页
·分类算法	第15-22页
第三章 迁移学习与文本特征提取	第22-36页
·问题描述	第22-23页
·迁移学习概念	第23-24页
·迁移学习与其他机器学习的联系	第24-25页
·迁移学习在文本分类中的应用	第25-26页
·Tradaboost 算法	第26-29页
·文本特征提取常用算法	第29-31页
·算法的改进	第31-36页
第四章 实验设计与分析	第36-49页
·实验设计	第36-42页
·数据集选取	第36-38页
·中文分词	第38页
·特征提取	第38-39页
·文本表示	第39-40页
·分类	第40-42页
·性能评测标准	第42-45页
·评估方法	第42-43页
·评估指标	第43-45页
·实验结果与分析	第45-49页
第五章 总结与展望	第49-50页
·总结	第49页
·存在问题与研究前景展望	第49-50页
参考文献	第50-54页
发表论文和科研情况说明	第54-55页
致谢	第55页