基于SVM的新闻报道特征新事件检测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·新事件检测的研究背景 | 第9页 |
| ·新事件检测的研究意义 | 第9-10页 |
| ·新事件检测的研究状况 | 第10-13页 |
| ·国外的研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内的研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第13-14页 |
| 2 新事件检测基本模型 | 第14-22页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·文本表示 | 第14-15页 |
| ·文档的预处理 | 第14-15页 |
| ·文本的表示模型 | 第15页 |
| ·文档的特征提取 | 第15-17页 |
| ·文本特征选择 | 第15-16页 |
| ·特征权重的计算 | 第16-17页 |
| ·文档的比较 | 第17-18页 |
| ·新事件的判定 | 第18-20页 |
| ·滑动时间窗口 | 第18-19页 |
| ·基本的NED算法 | 第19-20页 |
| ·评测标准 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 新事件检测改进模型 | 第22-36页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·文档表示的规范化 | 第22页 |
| ·基于新闻语料特征的文档表示 | 第22-29页 |
| ·时间信息的统一表达 | 第22-24页 |
| ·地名的表示 | 第24-27页 |
| ·人名、机构名的表示 | 第27-28页 |
| ·词汇位置信息的表示 | 第28-29页 |
| ·文档的比较 | 第29-32页 |
| ·SVM方法分类 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 实验设计与结果分析 | 第36-52页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·实验准备 | 第36-37页 |
| ·语料来源 | 第36-37页 |
| ·语料分类 | 第37页 |
| ·实验过程 | 第37-44页 |
| ·文档的预处理 | 第37-39页 |
| ·文档的特征提取 | 第39-43页 |
| ·文档基于SVM方法分类 | 第43-44页 |
| ·实验结果 | 第44-47页 |
| ·实验比较及分析 | 第47-51页 |
| ·实验比较 | 第47-50页 |
| ·实验分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 总结与展望 | 第52-54页 |
| 总结 | 第52-53页 |
| 问题与展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 附录 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
