摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第13-17页 |
1.1 研究背景和意义 | 第13-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
1.3 论文的主要工作 | 第15页 |
1.4 文本的组织结构 | 第15-17页 |
第二章 文本分类 | 第17-35页 |
2.1 文本分类概述 | 第17-18页 |
2.2 文本预处理 | 第18-19页 |
2.2.1 过滤冗余信息 | 第18页 |
2.2.2 分词及词性标注 | 第18-19页 |
2.3 文本表示模型 | 第19-21页 |
2.3.1 向量空间模型 | 第20-21页 |
2.3.2 布尔模型 | 第21页 |
2.3.3 概率模型 | 第21页 |
2.4 特征表示 | 第21-28页 |
2.4.1 特征空间选择 | 第21-24页 |
2.4.2 特征降维 | 第24-27页 |
2.4.3 特征权重 | 第27-28页 |
2.5 文本分类方法 | 第28-33页 |
2.5.1 朴素贝叶斯分类器 | 第29-30页 |
2.5.2 KNN分类器 | 第30页 |
2.5.3 基于支持向量机的分类器 | 第30-33页 |
2.6 文本分类性能评估方法 | 第33-34页 |
2.7 本章小结 | 第34-35页 |
第三章 基于投票机制的文本主客观分类系统 | 第35-45页 |
3.1 理论基础 | 第35-41页 |
3.1.1 集成分类器的拓扑结构 | 第37-39页 |
3.1.2 基分类器的构造 | 第39-40页 |
3.1.3 基分类器的融合方法 | 第40-41页 |
3.2 系统整体模型图 | 第41-43页 |
3.3 基于线索密度的主客观分类模块 | 第43页 |
3.4 基于N-POS的主客观分类模块 | 第43-44页 |
3.5 基于条件随机场的主客观分类模块 | 第44页 |
3.6 本章小结 | 第44-45页 |
第四章 基于线索密度的文本主客观分类模块 | 第45-52页 |
4.1 模块构造阐述 | 第45-46页 |
4.2 主观线索预选 | 第46-48页 |
4.3 主观线索权重和密度 | 第48-49页 |
4.3.1 主观线索权重 | 第48页 |
4.3.2 主观线索密度 | 第48-49页 |
4.4 模块性能分析 | 第49-51页 |
4.4.1 实验设置 | 第49页 |
4.4.2 实验结果 | 第49-51页 |
4.5 本章小结 | 第51-52页 |
第五章 基于N-POS的主客观分类模块 | 第52-59页 |
5.1 模块构造阐述 | 第52-53页 |
5.2 基于N-POS的文本主观模式提取方法 | 第53-54页 |
5.3 基于N-POS模型的中文文本主观程度计算方法 | 第54-56页 |
5.4 模块性能分析 | 第56-57页 |
5.4.1 实验设置 | 第56页 |
5.4.2 实验结果 | 第56-57页 |
5.5 本章小结 | 第57-59页 |
第六章 基于条件随机场的主客观分类模块 | 第59-72页 |
6.1 模块构造阐述 | 第59-60页 |
6.2 理论基础 | 第60-64页 |
6.2.1 定义 | 第60-61页 |
6.2.2 势函数 | 第61页 |
6.2.3 CRF概率模型 | 第61-62页 |
6.2.4 CRF模型参数 | 第62-64页 |
6.2.5 条件概率的矩阵计算 | 第64页 |
6.3 特征项选择 | 第64-66页 |
6.4 序列标注 | 第66页 |
6.5 分类结果抽离方法 | 第66-68页 |
6.6 特征模板的选取 | 第68-69页 |
6.7 模块性能分析 | 第69-71页 |
6.7.1 实验设置 | 第69页 |
6.7.2 特征模板的选择 | 第69-70页 |
6.7.3 主观预测权重的确定 | 第70-71页 |
6.8 本章小结 | 第71-72页 |
第七章 系统构建 | 第72-74页 |
7.1 系统性能分析 | 第72-73页 |
7.2 本章小结 | 第73-74页 |
第八章 总结与展望 | 第74-76页 |
8.1 本文工作总结 | 第74页 |
8.2 研究展望 | 第74-76页 |
参考 文献 | 第76-79页 |
致谢 | 第79-80页 |
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第80-81页 |
附件 | 第81页 |