基于条件随机场模型的文本分类研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究的背景及意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·中文分词 | 第8-9页 |
| ·文本分类 | 第9-10页 |
| ·本文工作 | 第10-11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-12页 |
| 2 中文文本分类的基本技术 | 第12-18页 |
| ·文本预处理 | 第12-14页 |
| ·中文分词 | 第12-13页 |
| ·停用词处理 | 第13-14页 |
| ·文本表示 | 第14-15页 |
| ·向量空间模型 | 第14-15页 |
| ·贝叶斯模型 | 第15页 |
| ·常用的特征选择算法 | 第15-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 3 条件随机场模型 | 第18-22页 |
| ·条件随机场的定义 | 第18-19页 |
| ·特征函数 | 第19-20页 |
| ·条件随机场的训练 | 第20页 |
| ·最大似然估计 | 第20页 |
| ·L-BFGS 方法 | 第20页 |
| ·条件随机场的标注 | 第20-21页 |
| ·Viterbi 算法 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 4 结合条件随机场的词典分词方法 | 第22-28页 |
| ·词典分词系统及其问题分析 | 第22-25页 |
| ·基于TRIE 索引树的词典机制 | 第22-23页 |
| ·词汇匹配方法 | 第23-24页 |
| ·机制分析 | 第24-25页 |
| ·基于条件随机场的中文分词 | 第25-26页 |
| ·条件随机场与词典分词方法的结合 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 5 分词系统实现与试验 | 第28-39页 |
| ·分词系统 | 第28-33页 |
| ·词典文件 | 第28-29页 |
| ·词典管理器 | 第29-30页 |
| ·条件随机场模型文件 | 第30-32页 |
| ·条件随机场的模型管理器 | 第32-33页 |
| ·标注器 | 第33页 |
| ·匹配器 | 第33页 |
| ·试验结果与分析 | 第33-35页 |
| ·标注方案比较 | 第34页 |
| ·与传统方法的比较 | 第34-35页 |
| ·算法的改进 | 第35-38页 |
| ·方案改进 | 第35-37页 |
| ·改进后试验与分析 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 6 基于条件随机场模型的文本分类方法 | 第39-45页 |
| ·信息获取 | 第39-41页 |
| ·特征词信息 | 第39-40页 |
| ·特征词组信息 | 第40-41页 |
| ·分类模型的建立 | 第41-43页 |
| ·生成条件随机场特征函数 | 第42-43页 |
| ·信息估值与分类模型的构建 | 第43页 |
| ·文本分类的过程 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 7 分类系统实现与试验 | 第45-54页 |
| ·分类系统前期工作 | 第45-48页 |
| ·语料集 | 第45-46页 |
| ·文本预处理 | 第46页 |
| ·信息的提取 | 第46页 |
| ·参数估计 | 第46-48页 |
| ·分类处理 | 第48-49页 |
| ·模型文件 | 第48页 |
| ·模型管理器 | 第48-49页 |
| ·文本模型生成 | 第49页 |
| ·分类模块 | 第49页 |
| ·试验与分析 | 第49-53页 |
| ·评估标准 | 第49-50页 |
| ·与贝叶斯模型的对比 | 第50-51页 |
| ·词信息与特征词组信息的试验 | 第51-52页 |
| ·基本间隔距离I 测试 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 8 结论与展望 | 第54-55页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·进一步的工作 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录 | 第59页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第59页 |
| B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第59页 |
