| 第一章 绪论 | 第1-19页 |
| ·课题研究背景、目的和意义 | 第12-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·NLP 技术的理性主义和经验主义方法 | 第14页 |
| ·基于NLP 技术的信息检索的研究现状 | 第14-16页 |
| ·本文主要研究工作和创新之处 | 第16-18页 |
| ·论文结构 | 第18-19页 |
| 第二章 信息检索基本技术介绍 | 第19-38页 |
| ·基于语料库和统计学的NLP 技术概述 | 第19-20页 |
| ·向量空间模型(VSM)及其评价 | 第20-25页 |
| ·传统的向量空间模型 | 第20-22页 |
| ·对传统向量空间模型评价 | 第22-23页 |
| ·对向量空间模型的改进——广义向量空间模型 | 第23-25页 |
| ·信息检索系统及其性能评价 | 第25-28页 |
| ·SMART 信息检索系统 | 第25-26页 |
| ·信息检索系统的性能评价 | 第26-28页 |
| ·信息检索中文档集的组织技术 | 第28-38页 |
| ·文本聚类技术 | 第29-34页 |
| ·文本分类技术 | 第34-38页 |
| 第三章 中文分词及其对信息检索性能的影响 | 第38-53页 |
| ·引言 | 第38-40页 |
| ·信息检索索引单位的选择问题 | 第40-42页 |
| ·以2 元字符为索引单位进行切分 | 第40-41页 |
| ·以词为单位进行切分 | 第41-42页 |
| ·查询与文档分词方案的一致性问题 | 第42页 |
| ·分词算法的研究 | 第42-47页 |
| ·最大匹配(MM)分词算法 | 第42-44页 |
| ·最小匹配分词算法 | 第44-45页 |
| ·未登录词识别 | 第45-47页 |
| ·实验设计及结果分析 | 第47-52页 |
| ·实验1:查询语句中不同长度索引词的比例分析 | 第47-48页 |
| ·实验2:传统MM 算法和改进MM 算法在分词性能上的比较 | 第48-49页 |
| ·实验3:分词性能对信息检索结果的影响 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 文档关键词的自动提取算法研究 | 第53-67页 |
| ·引言 | 第53-54页 |
| ·基于χ~2 统计的单文档关键词提取技术的研究 | 第54-59页 |
| ·单文档关键词提取方法概述 | 第54页 |
| ·n-gram 模型与候选关键词的确定 | 第54-55页 |
| ·词语的共现率的意义 | 第55-57页 |
| ·词语重要性的数学度量 | 第57页 |
| ·算法设计 | 第57-58页 |
| ·实验结果与分析 | 第58-59页 |
| ·基于朴素贝叶斯理论的多文档关键词提取技术的研究 | 第59-64页 |
| ·多文档关键词提取方法概述 | 第59-60页 |
| ·理论基础——朴素贝叶斯模型 | 第60页 |
| ·算法设计 | 第60-63页 |
| ·特征项离散化 | 第63-64页 |
| ·实验结果与分析 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 基于向量空间模型的文本分类研究及其应用 | 第67-89页 |
| ·引言 | 第67-69页 |
| ·基于向量空间模型的文本分类技术 | 第69-77页 |
| ·特征抽取与选择 | 第69-72页 |
| ·文本分类算法的研究 | 第72-75页 |
| ·文本分类系统的结构 | 第75-76页 |
| ·实验结果与分析 | 第76-77页 |
| ·基于向量空间模型的词共现研究及其在文本分类中的应用 | 第77-82页 |
| ·一般词共现模型 | 第78页 |
| ·基于向量空间模型的词共现模型 | 第78-79页 |
| ·实验结果与分析 | 第79-82页 |
| ·文本分类在消除用户查询歧义中的应用 | 第82-87页 |
| ·系统设计 | 第83-85页 |
| ·系统实例说明 | 第85-87页 |
| ·系统的改进工作 | 第87页 |
| ·本章小结 | 第87-89页 |
| 第六章 线性和非线性维数约减算法在文本聚类中的比较研究 | 第89-110页 |
| ·引言 | 第89-90页 |
| ·维数约减算法 | 第90-101页 |
| ·LSI 算法 | 第90-93页 |
| ·等距映射(Isomap)算法 | 第93-98页 |
| ·自组织等距嵌入(SIE)算法 | 第98-101页 |
| ·聚类算法 | 第101-103页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第103-109页 |
| ·实验设计 | 第103-104页 |
| ·实验结果与分析 | 第104-108页 |
| ·聚类性能的评价指标间的关系探讨 | 第108-109页 |
| ·本章小结 | 第109-110页 |
| 第七章Windows 平台上的基于VSM 的信息检索系统 | 第110-126页 |
| ·引言 | 第110页 |
| ·N 层向量空间模型 | 第110-113页 |
| ·基本思想 | 第110-112页 |
| ·模型复杂度分析 | 第112-113页 |
| ·实验系统的构建 | 第113-122页 |
| ·实验系统的设计 | 第113页 |
| ·实验系统的组织结构 | 第113-114页 |
| ·系统主要功能模块的详细设计 | 第114-121页 |
| ·查询扩展 | 第121页 |
| ·系统界面 | 第121-122页 |
| ·实验结果与分析 | 第122-125页 |
| ·测试集 | 第122页 |
| ·结果比较 | 第122-125页 |
| ·本章小结 | 第125-126页 |
| 第八章 结论和展望 | 第126-129页 |
| ·结论 | 第126-127页 |
| ·未来工作展望 | 第127-129页 |
| 参考文献 | 第129-137页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第137-138页 |
| 致谢 | 第138页 |
