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中文短文本表示及分类的研究与实现

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
1 绪论第9-15页
   ·选题背景和意义第9-10页
   ·研究现状第10-12页
   ·文本分类应用领域第12-13页
   ·本文的章节安排第13-15页
2 文本分类理论基础第15-25页
   ·基本概念第15-18页
     ·文本挖掘第15-16页
     ·文本分类第16-17页
     ·文本分类过程第17-18页
   ·几种典型的文本分类算法第18-21页
     ·K-近邻第18-19页
     ·朴素贝叶斯第19-20页
     ·支持向量机第20-21页
   ·分类评价体系第21-22页
   ·本章小结第22-25页
3 中文短文本分类技术第25-39页
   ·文本表示方法第25-27页
     ·文本表示的基本单位第25页
     ·文本表示模型第25-27页
   ·基于 SVM 的文本分类技术第27-35页
     ·文本预处理第27-31页
     ·特征选择第31页
     ·特征选择方法第31-34页
     ·特征加权第34-35页
   ·基于 BOS 的文本分类技术第35-37页
     ·分句技术第35-36页
     ·句子相似度计算第36-37页
     ·文本相似度计算第37页
   ·文本分类系统存在的问题第37-38页
   ·本章小结第38-39页
4 基于 BOS 模型的中文短文本分类系统实现第39-55页
   ·文本预处理第39-46页
     ·分句算法第40-41页
     ·改进的分句算法第41-45页
     ·改进的分句算法的实现第45-46页
   ·分类系统实现第46-49页
     ·BOS 模型第46-47页
     ·句子相似度计算第47-48页
     ·改进的文本相似度计算第48页
     ·基于 KNN 的分类器构造及分类运算第48-49页
   ·分类系统设计第49-50页
   ·实验第50-53页
     ·实验语料库第50-51页
     ·实验结果第51-53页
   ·本章小结第53-55页
5 总结与展望第55-57页
   ·总结第55-56页
   ·展望第56-57页
参考文献第57-61页
附录 A 算法代码第61-67页
附录 B 系统运行图第67-69页
致谢第69-70页

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