基于句子排序和组合分类的中文文本分类方法研究



基于句子排序和组合分类的中文文本分类方法研究

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基于句子排序和组合分类的中文文本分类方法研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-9 页
第1章绪论	第9-15 页
· 课题研究的背景及意义	第9-11 页
· 课题的研究背景	第9-10 页
· 课题的研究意义	第10-11 页
· 文本分类概述	第11-14 页
· 文本分类的定义	第11-12 页
· 文本分类方法概述	第12-13 页
· 文本分类的系统构成	第13-14 页
· 本文完成的主要工作	第14 页
· 本文的结构	第14-15 页
第2章文本分类的各阶段及其实现	第15-36 页
· 引言	第15-16 页
· 文本表示	第16-21 页
· 文本表示的概念	第16-18 页
· 文本预处理	第18-19 页
· 向量空间模型	第19 页
· 权重计算	第19-21 页
· 特征降维	第21-26 页
· 概述	第21-22 页
· 常用的特征选择函数	第22-25 页
· 基于LSI的特征重构方法	第25-26 页
· 基于机器学习的分类器训练	第26-34 页
· 机器学习理论概述	第26-28 页
· Na(?)ve Bayes分类算法	第28-29 页
· K-近邻算法	第29-30 页
· 支持向量机算法	第30-32 页
· 多类分类问题	第32-34 页
· 测试和性能评价	第34-35 页
· 本章小结	第35-36 页
第3章基于句子排序和权重调整的KNN分类方法	第36-46 页
· 引言	第36-37 页
· 句子排序	第37-40 页
· 基于图的句子排序算法	第37-39 页
· 根据句子排序截取句子	第39 页
· 根据句子排序调整权重	第39-40 页
· 利用KNN进行分类	第40-41 页
· 特征降维方法的选择	第41-42 页
· 实验结果及分析	第42-45 页
· 实验结果及对比	第42-44 页
· 结论和分析	第44-45 页
· 本章小结	第45-46 页
第4章基于VSM和LSI结合的分类方法	第46-62 页
· 引言	第46-47 页
· 基于VSM和SVM的分类方法	第47-48 页
· 基于LSI和SVM分类方法	第48-49 页
· 基于SVM后验概率的VSM和LSI的组合分类	第49-56 页
· SVM后验概率和准确率的统计	第49-52 页
· 算法描述	第52-54 页
· 实验结果和分析	第54-56 页
· 基于局部准确率的VSM和LSI组合分类	第56-60 页
· 方法的提出	第56 页
· KNN算法的置信度和准确率的统计	第56-58 页
· 算法描述	第58-59 页
· 实验结果和分析	第59-60 页
· 本章小结	第60-62 页
结论	第62-64 页
参考文献	第64-69 页
致谢	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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