基于本体的语义文本分类研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-35页 |
| ·研究背景和意义 | 第15页 |
| ·文本分类概述 | 第15-30页 |
| ·文本分类的定义 | 第15-16页 |
| ·文本分类的应用 | 第16-17页 |
| ·文本分类面临的挑战 | 第17页 |
| ·文本分类方法 | 第17-27页 |
| ·基于本体的语义文本分类 | 第27-28页 |
| ·文本分类的一般过程 | 第28-30页 |
| ·研究现状和课题来源 | 第30-32页 |
| ·研究现状 | 第30-31页 |
| ·课题来源 | 第31-32页 |
| ·论文工作 | 第32页 |
| ·论文结构 | 第32-35页 |
| 第二章 文本的语义数学模型表示 | 第35-53页 |
| ·文本预处理 | 第35-39页 |
| ·字符编码转换 | 第35页 |
| ·中文文本分词 | 第35-38页 |
| ·停用词过滤 | 第38-39页 |
| ·文本表示模型 | 第39-41页 |
| ·向量空间模型 | 第39-40页 |
| ·文本的语义特征向量表示 | 第40-41页 |
| ·权重算法 | 第41-44页 |
| ·传统的权重算法 | 第41-44页 |
| ·基于本体的义原权重算法 | 第44页 |
| ·维数消减的基本概念和主要途径 | 第44-52页 |
| ·特征选择 | 第46-49页 |
| ·特征抽取 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第三章 文本的语义相似度计算方法 | 第53-65页 |
| ·《知网》概述 | 第53-57页 |
| ·《知网》的结构 | 第53-56页 |
| ·《知网》的知识描述语言 | 第56-57页 |
| ·语义相似度概念 | 第57-59页 |
| ·相似度的定义和影响因素 | 第57-58页 |
| ·语义相似度的概念 | 第58-59页 |
| ·语义相似度的计算方法 | 第59-63页 |
| ·义原间的语义相似度计算 | 第59-62页 |
| ·单词间的语义相似度计算 | 第62-63页 |
| ·句子间的语义相似度计算 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 语义文本分类算法和分类性能评估 | 第65-73页 |
| ·基于本体的语义文本分类算法 | 第65-70页 |
| ·语义简单向量距离算法 | 第65-66页 |
| ·语义k-NN算法 | 第66-68页 |
| ·语义支持向量机算法 | 第68-70页 |
| ·分类性能评估 | 第70-71页 |
| ·影响文本分类系统评价的因素 | 第70页 |
| ·评价方法 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第五章 语义文本分类系统的设计和实验结果 | 第73-81页 |
| ·语义文本分类系统框架设计 | 第73-75页 |
| ·语义文本分类的基本思想 | 第73-74页 |
| ·分类器的构造 | 第74-75页 |
| ·系统实现及运行环境 | 第75页 |
| ·实验结果及分析 | 第75-80页 |
| ·语料库对分类性能的影响 | 第75-76页 |
| ·特征维数和维数消减方法对分类性能的影响 | 第76-78页 |
| ·分类算法对分类性能的影响 | 第78-79页 |
| ·语义权重算法对分类性能的影响 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 结论与展望 | 第81-83页 |
| ·总结 | 第81-82页 |
| ·展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第87-88页 |
| 作者和导师简介 | 第88-89页 |
| 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第89-90页 |
