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朴素贝叶斯文本分类方法改进研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 前言第8-12页
   ·研究背景第8-9页
   ·国内外研究现状第9-11页
     ·文本分类研究现状第9页
     ·贝叶斯分类研究现状第9-11页
   ·本文的工作第11页
   ·文章组织第11-12页
第2章 文本分类系统概述第12-22页
   ·文本分类系统模型第12-13页
   ·文本信息的描述及特征提取第13-16页
     ·文本信息预处理第13-16页
     ·特征选择第16页
   ·文本分类方法第16-20页
   ·分类器评价标准第20-22页
第3章 贝叶斯分类器第22-29页
   ·贝叶斯网络理论第22-25页
     ·贝叶斯理论的出现及发展第22页
     ·贝叶斯定理第22-23页
     ·贝叶斯网络第23-25页
   ·贝叶斯文本分类器第25-29页
     ·朴素贝叶斯分类器的表示第25-26页
     ·朴素贝叶斯分类器的模型第26-28页
     ·朴素贝叶斯分类器的特点第28-29页
第4章 改进特征选择方法的朴素贝叶斯文本分类第29-38页
   ·特征选择方法第29-32页
   ·改进的特征选择方法及过程第32-34页
     ·特征选择方法的改进研究第32-33页
     ·改进的特征选择过程第33-34页
   ·实验结果及分析第34-37页
     ·实验数据第34页
     ·实验结果及分析第34-37页
   ·本章小结第37-38页
第5章 利用同义词改进的朴素贝叶斯文本分类第38-47页
   ·面向信息检索的同义词第38-41页
     ·语言学上定义的同义词第38-39页
     ·面向信息检索的同义词第39页
     ·同义词资源第39-41页
   ·利用同义词改进的朴素贝叶斯文本分类第41-42页
     ·文本分类系统的结构第41页
     ·预处理第41-42页
     ·改进的朴素贝叶斯分类器的模型第42页
   ·实验结果及分析第42-46页
     ·实验数据第42-43页
     ·实验结果及分析第43-46页
   ·本章小节第46-47页
第6章 总结与展望第47-49页
   ·本文总结第47页
   ·工作展望第47-49页
参考文献第49-52页
攻读硕士学位期间发表论文情况第52-53页
致谢第53页

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