中文文本倾向性分类系统研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·选题背景 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·文本分类技术 | 第10-11页 |
| ·倾向性分类研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-14页 |
| ·问题的提出 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文的组织 | 第16-17页 |
| 第二章 文本倾向性分类 | 第17-29页 |
| ·文本分类 | 第17-18页 |
| ·倾向性分类技术 | 第18-19页 |
| ·分词技术 | 第19-20页 |
| ·文本表示方法 | 第20-22页 |
| ·文本表示方法 | 第20-21页 |
| ·向量空间模型基本思想 | 第21-22页 |
| ·项的选择及权重计算方法 | 第22-23页 |
| ·特征词条选择方法 | 第22页 |
| ·特征项的权重计算 | 第22-23页 |
| ·特征降维技术 | 第23-25页 |
| ·分类方法 | 第25-27页 |
| ·评估方法 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 分类系统设计 | 第29-52页 |
| ·实验环境 | 第29页 |
| ·基本步骤 | 第29-31页 |
| ·实验语料 | 第31-32页 |
| ·语料来源 | 第31页 |
| ·语料整理 | 第31-32页 |
| ·系统设计 | 第32-36页 |
| ·功能部件说明 | 第32-34页 |
| ·实验过程描述 | 第34-36页 |
| ·详细设计 | 第36-51页 |
| ·分词系统选择 | 第36-38页 |
| ·词典及扩充方法 | 第38-40页 |
| ·VSM模块的设计 | 第40-45页 |
| ·特征项选择模块的设计 | 第45-48页 |
| ·基于TF计算权重模块的设计 | 第48-49页 |
| ·特征降维设计 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于相似度计算方法的分类 | 第52-56页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·相似度计算方法基本思想 | 第52-53页 |
| ·分类数据模型准备 | 第53页 |
| ·分类过程描述 | 第53-54页 |
| ·实验测试及结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 基于决策树方法的分类 | 第56-64页 |
| ·决策树方法基本思想 | 第56-57页 |
| ·分类数据模型准备 | 第57页 |
| ·分类过程描述 | 第57-59页 |
| ·实验测试及结果分析 | 第59-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 基于神经网络方法的分类 | 第64-70页 |
| ·BP神经网络基本思想 | 第64-65页 |
| ·分类过程描述 | 第65页 |
| ·实验测试及结果分析 | 第65-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第七章 总结与展望 | 第70-73页 |
| ·总结 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 附录A 攻读学位期间发表论文 | 第79-80页 |
| 附录B 汉语文本词性标注标记集 | 第80-81页 |
