文本分类中特征选择的研究与实现
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文组织 | 第11-13页 |
| 第二章 中文文本分类技术 | 第13-29页 |
| ·文本分类过程 | 第13页 |
| ·语料库 | 第13-14页 |
| ·文本预处理 | 第14-16页 |
| ·中文分词 | 第14-15页 |
| ·去除停用词 | 第15-16页 |
| ·词干还原 | 第16页 |
| ·文本表示 | 第16-17页 |
| ·向量空间模型 | 第16-17页 |
| ·概率模型 | 第17页 |
| ·LSA模型 | 第17页 |
| ·特征降维 | 第17-23页 |
| ·特征选择步骤 | 第18-20页 |
| ·特征选择的分类 | 第20-22页 |
| ·典型特征选择算法介绍 | 第22-23页 |
| ·常用的特征选择方法 | 第23-25页 |
| ·互信息 | 第23页 |
| ·信息增益 | 第23-24页 |
| ·CHI统计方法 | 第24-25页 |
| ·文档频率 | 第25页 |
| ·分类算法 | 第25-27页 |
| ·线性分类算法 | 第25-26页 |
| ·非线性分类算法 | 第26-27页 |
| ·分类评价标准 | 第27-28页 |
| ·查全率 | 第28页 |
| ·查准率 | 第28页 |
| ·平均F1值 | 第28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 互信息特征选择方法分析与改进 | 第29-40页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·互信息特征选择方法 | 第30-32页 |
| ·信息熵 | 第30-31页 |
| ·联合熵与条件熵 | 第31页 |
| ·互信息特征选择方法 | 第31-32页 |
| ·互信息特征选择方法的改进 | 第32-34页 |
| ·调整正负相关特征比例 | 第32-33页 |
| ·区分类强相关特征 | 第33-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-39页 |
| ·语料集 | 第34页 |
| ·分类器 | 第34页 |
| ·平衡因子α选取 | 第34-35页 |
| ·实验数据 | 第35-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 卡方统计特征选择方法分析与改进 | 第40-50页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·卡方检验和卡方统计 | 第41-42页 |
| ·卡方检验 | 第41页 |
| ·卡方统计 | 第41-42页 |
| ·卡方统计特征选择方法 | 第42页 |
| ·卡方统计特征选择方法改进 | 第42-45页 |
| ·选择低频特征 | 第42-43页 |
| ·选择高频特征 | 第43-44页 |
| ·选择强相关特征 | 第44-45页 |
| ·实验结果 | 第45-49页 |
| ·语料集 | 第46页 |
| ·分类器 | 第46页 |
| ·实验数据 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 文本分类系统的设计与实现 | 第50-64页 |
| ·开发环境与开发工具 | 第50页 |
| ·开发系统考虑因素 | 第50-51页 |
| ·分类系统体系结构 | 第51-52页 |
| ·系统设计 | 第52-56页 |
| ·系统用例图及用例描述 | 第52-53页 |
| ·系统功能模块设计 | 第53-54页 |
| ·系统概要设计 | 第54-56页 |
| ·系统实现 | 第56-61页 |
| ·训练集选择模块实现 | 第56-58页 |
| ·文本训练模块实现 | 第58-59页 |
| ·文本分类模块实现 | 第59-60页 |
| ·结果评测模块实现 | 第60-61页 |
| ·常用特征选择方法分类效果研究 | 第61-63页 |
| ·实验环境 | 第61页 |
| ·语料库选取 | 第61-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
