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基于语义概念的文本特征描述

中文摘要第1-5页
英文摘要第5-8页
1 绪论第8-12页
   ·引言第8-9页
   ·论文研究的意义第9页
   ·国内外研究现状第9-11页
   ·本章小结第11-12页
2 文本特征词的抽取第12-21页
   ·研究的重要性第12页
   ·相关技术分析第12-16页
     ·普通文本抽取技术第12-13页
     ·Web 页面抽取技术第13-16页
   ·网页文本的特征词抽取第16-20页
   ·本章小结第20-21页
3 基于词同现频率的特征词权重计算第21-30页
   ·文本特征描述概述第21-22页
   ·相关研究第22-25页
   ·词同现频率的权重计算方法第25-29页
     ·向量空间模型(VSM)第25页
     ·基于词的同现频率的计算原理第25-29页
   ·本章小结第29-30页
4 基于《知网》词汇语义相似度计算第30-42页
   ·《知网(Hownet)》简介第30页
   ·《知网》的结构第30-32页
   ·《知网》的知识描述语言第32-34页
   ·基于《知网》的语义相似度计算方法第34-37页
     ·词语相似度计算第34页
     ·义原相似度计算第34-35页
     ·虚词概念的相似度的计算第35页
     ·实词概念的相似度的计算第35-37页
   ·文本语义相似度计算第37-41页
     ·集合相似度计算第37-38页
     ·句子相似度计算第38页
     ·文本相似度计算第38-41页
   ·本章小结第41-42页
5 文本分类及其实验第42-58页
   ·文本分类的任务第42页
   ·文本分类所涉及到的关键技术第42-47页
     ·文本的表示第42-43页
     ·特征项的抽取第43-44页
     ·训练方法与分类算法第44-46页
     ·阈值的确定第46-47页
   ·评估方法第47-48页
   ·实验模型第48-50页
   ·实验结果及其分析第50-58页
     ·第一阶段第50-54页
     ·第二阶段第54-58页
6 论文研究成果总结第58-60页
   ·论文研究内容总结第58页
   ·前景展望第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页
附录第64-65页
独创性声明第65页
学位论文版权使用授权书第65页

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