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基于改进型VSM-HowNet融合相似度算法在“标题党”新闻识别中的研究

摘要第4-6页
abstract第6-8页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 本文的研究背景和意义第12-14页
        1.1.1 本文研究的背景第12页
        1.1.2 “标题党”新闻现象产生的原因第12-13页
        1.1.3 “标题党”新闻的危害第13页
        1.1.4 本文研究的目的与意义第13-14页
    1.2 文本相似度计算国内外研究现状第14-16页
        1.2.1 文本相似度计算的国外研究现状第14-15页
        1.2.2 文本相似度计算的国内研究现状第15-16页
    1.3 本文的研究思路第16页
    1.4 本文的主要内容与贡献第16-18页
    1.5 本文的章节安排第18-20页
第2章 基于文本分析相似度的研究第20-30页
    2.1 文本分析的实现过程第20-23页
        2.1.1 文本预处理第20-21页
        2.1.2 文本特征表示第21页
        2.1.3 文本表示模型第21页
        2.1.4 文本的特征选择第21-22页
        2.1.5 文本相似度计算第22页
        2.1.6 文本相似度计算的性能评估第22-23页
    2.2 文本相似度的概念第23页
        2.2.1 文本相似度的定义第23页
        2.2.2 文本相似度计算的作用第23页
    2.3 基于VSM的余弦相似度计算第23-25页
    2.4 基于《知网》(HowNet)文本相似度的计算第25-27页
    2.5 “标题党”新闻识别方法第27页
    2.6 存在问题分析第27-28页
    2.7 本章小结第28-30页
第3章 改进型VSM-HowNet融合相似度算法的研究第30-40页
    3.1 改进型VSM结合余弦相似度的文本相似度计算方法第30-35页
    3.2 《知网》(HowNet)文本相似度计算方法第35-36页
    3.3 融合相似度算法计算文本相似度第36-37页
    3.4 融合相似度算法和王氏相似度方法新闻比例的研究第37-38页
    3.5 融合相似度算法和王氏相似度方法中新闻数据集的研究第38-39页
    3.6 本章小结第39-40页
第4章 实验研究第40-47页
    4.1 实验平台和语料库第40-42页
        4.1.1 实验平台第40页
        4.1.2 “标题党”新闻类型分类依据表第40-41页
        4.1.3 实验目的和实验语料库第41-42页
    4.2 本文对准确率、召回率、F1值及总准确率的计算公式第42-43页
    4.3 实验内容及实验过程第43-45页
        4.3.1 融合相似度算法和王氏方法在不同新闻比例下的对比第43-44页
        4.3.2 融合相似度算法和王氏方法随机抽取数据集的对比第44页
        4.3.3 《知网》(HowNet)方法和王氏相似度方法的对比第44页
        4.3.4 改进型VSM结合余弦相似度方法与王氏相似度方法的对比第44-45页
        4.3.5 融合相似度算法和其他文本相似度计算方法的对比第45页
    4.4 本章小结第45-47页
第5章 实验结果及分析第47-78页
    5.1 王氏相似度计算方法的局限性结果与分析第47-51页
        5.1.1 融合相似度算法和王氏方法在不同新闻比例下的对比第47-49页
        5.1.2 融合相似度算法和王氏计算方法在随机新闻数据集中的对比第49-51页
    5.2 改进型VSM-HowNet融合相似度算法实验结果与分析第51-77页
        5.2.1 《知网》(HowNet)方法与王氏文本相似度方法的对比第51-58页
        5.2.2 改进型VSM方法与王氏主题-词形相似度方法的对比第58-65页
        5.2.3 改进型VSM-HowNet融合相似度算法实验结果与实验分析.第65-73页
        5.2.4 四种文本相似度计算方法的综合比较第73-77页
    5.3 本章小结第77-78页
第6章 结论与展望第78-81页
    6.1 本文的工作总结第78-79页
    6.2 下一步的工作展望第79-81页
参考文献第81-86页
致谢第86页

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