| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| ·文本分类的定义 | 第9页 |
| ·主要研究内容和目的 | 第9-10页 |
| ·文本自动分类研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究工作背景 | 第11-12页 |
| ·项目背景 | 第11-12页 |
| ·项目目标 | 第12页 |
| ·开发工具及开发环境 | 第12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 第二章 文本分类研究 | 第14-25页 |
| ·系统结构 | 第14-15页 |
| ·文本的特征提取 | 第15-17页 |
| ·文本表示—向量空间模型(VSM) | 第17-19页 |
| ·文本分类算法 | 第19-23页 |
| ·文本分类的评价算法 | 第23-25页 |
| 第三章 基于主动学习SVM的蒙文文本分类系统的设计 | 第25-41页 |
| ·设计考虑 | 第25页 |
| ·特征词的生成及提取 | 第25-28页 |
| ·蒙文特征词的生成 | 第25-27页 |
| ·特征词的提取 | 第27-28页 |
| ·基于主动学习SVM的蒙文文本分类算法 | 第28-41页 |
| ·理论背景 | 第28-32页 |
| ·支持向量机基本方法 | 第32-37页 |
| ·主动学习SVM算法 | 第37-41页 |
| 第四章 基于主动学习SVM的蒙文文本分类系统的实现 | 第41-51页 |
| ·总体结构 | 第41-42页 |
| ·功能模块说明 | 第42-44页 |
| ·多类别分类的实现 | 第44-48页 |
| ·基本出发点 | 第44-45页 |
| ·常见的方法 | 第45-47页 |
| ·多类别分类的实现 | 第47-48页 |
| ·系统集成实现 | 第48-51页 |
| ·系统流程 | 第48页 |
| ·项目测试 | 第48-51页 |
| 总结及展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第56页 |