基于集成算法的密级文本分类系统设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 DLP系统研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国外有关定密工作现状分析 | 第10-11页 |
| 1.2.3 国内有关定密技术现状分析 | 第11-12页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 定密系统关键技术 | 第13-21页 |
| 2.1 文本分类关键技术简介 | 第13-18页 |
| 2.1.1 分词 | 第13-14页 |
| 2.1.2 命名实体识别 | 第14页 |
| 2.1.3 向量空间模型表示方法 | 第14-15页 |
| 2.1.4 词嵌入文本表示方法 | 第15-16页 |
| 2.1.5 文本特征选择方法 | 第16页 |
| 2.1.6 主题特征提取 | 第16-17页 |
| 2.1.7 文本分类在定密中的实现 | 第17-18页 |
| 2.2 文本分类器基础 | 第18-20页 |
| 2.2.1 个体学习器 | 第18-19页 |
| 2.2.2 集成学习器 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 密级文档解析及系统框架设计 | 第21-30页 |
| 3.1 密级文档内容和规则解析 | 第21-23页 |
| 3.1.1 解析定密文档 | 第21-22页 |
| 3.1.2 分析定密规则 | 第22-23页 |
| 3.2 DLP系统框架设计 | 第23-24页 |
| 3.3 密级文本分类系统架构 | 第24-29页 |
| 3.3.1 模型整体架构 | 第24-26页 |
| 3.3.2 文档预处理架构 | 第26-27页 |
| 3.3.3 特征工程架构 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 密级文本分类系统设计 | 第30-45页 |
| 4.1 目标与挑战 | 第30-31页 |
| 4.1.1 目标 | 第30-31页 |
| 4.1.2 挑战 | 第31页 |
| 4.2 基于空间向量模型的密级文本分类设计 | 第31-38页 |
| 4.2.1 文档预处理 | 第32页 |
| 4.2.2 VSM模型文本表示 | 第32-33页 |
| 4.2.3 特征工程 | 第33-34页 |
| 4.2.4 分类算法训练 | 第34页 |
| 4.2.5 实验环境 | 第34-35页 |
| 4.2.6 定密评价标准 | 第35-36页 |
| 4.2.7 测试验证 | 第36-38页 |
| 4.3 基于卷积神经网络的密级文本分类设计 | 第38-44页 |
| 4.3.1 词嵌入预训练 | 第38-39页 |
| 4.3.2 卷积神经网络模型架构 | 第39-41页 |
| 4.3.3 实验 | 第41-43页 |
| 4.3.4 测试验证 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 密级文本分类集成算法系统设计 | 第45-54页 |
| 5.1 集成算法分析 | 第45-50页 |
| 5.1.1 目标和挑战 | 第45页 |
| 5.1.2 集成策略 | 第45-47页 |
| 5.1.3 过拟合与欠拟合 | 第47-50页 |
| 5.2 集成算法实验设计 | 第50-52页 |
| 5.2.1 集成算法分析 | 第50-51页 |
| 5.2.2 集成算法框架设计 | 第51-52页 |
| 5.3 集成效果分析 | 第52-53页 |
| 5.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第59-60页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
