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| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| ·文本挖掘发展概况及现状 | 第9-10页 |
| ·UIMA发展概况及现状 | 第10-14页 |
| ·选题依据和意义 | 第14-16页 |
| ·本文主要工作与创新 | 第16-17页 |
| ·本论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第二章 系统概述 | 第19-28页 |
| ·系统总体设计 | 第19-21页 |
| ·UIMA框架 | 第21-26页 |
| ·基本组件 | 第21-24页 |
| ·UIMA功能 | 第24-25页 |
| ·UIMA中的XML技术 | 第25页 |
| ·UIMA化自然语言处理工具——LingPipe | 第25-26页 |
| ·UIMA应用——文档分析 | 第26-27页 |
| ·本章总结 | 第27-28页 |
| 第三章 文本分类 | 第28-44页 |
| ·文本预处理 | 第28-29页 |
| ·文本特征表示 | 第29-33页 |
| ·文本特征 | 第29-30页 |
| ·N-Gram原理 | 第30-33页 |
| ·特征项提取和选择 | 第33-37页 |
| ·常用的文本特征提取方法 | 第33-35页 |
| ·交叉熵的文本特征选择 | 第35-37页 |
| ·分类器模型 | 第37-43页 |
| ·常用分类模型 | 第37-38页 |
| ·朴素贝叶斯分类 | 第38-43页 |
| ·文本分类评估 | 第43页 |
| ·本章总结 | 第43-44页 |
| 第四章 文本分类具体实现 | 第44-62页 |
| ·训练阶段 | 第44-49页 |
| ·N-Gram及平滑技术 | 第44-48页 |
| ·训练分类器 | 第48-49页 |
| ·测试阶段 | 第49-59页 |
| ·分析引擎描述符 | 第49-55页 |
| ·文档标注 | 第55-57页 |
| ·分类测试文档集 | 第57-59页 |
| ·分类器评估 | 第59-61页 |
| ·本章总结 | 第61-62页 |
| 第五章 文本分类的应用 | 第62-66页 |
| ·文本搜索 | 第62-63页 |
| ·在特定领域的应用 | 第63-66页 |
| 第六章 文本分类实验结果和分析 | 第66-75页 |
| ·实验准备 | 第66-70页 |
| ·文档集 | 第66-69页 |
| ·实验输入和输出 | 第69-70页 |
| ·结果及分析 | 第70-74页 |
| ·本章总结 | 第74-75页 |
| 第七章 结论 | 第75-78页 |
| ·本论文研究总结 | 第75-76页 |
| ·前景展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 在学期间的研究成果 | 第82页 |
