基于信息增益和信息熵的特征词权重计算研究



基于信息增益和信息熵的特征词权重计算研究

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基于信息增益和信息熵的特征词权重计算研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-9页
1 绪论	第9-13页
· 课题研究背景	第9页
· 国内外研究现状	第9-11页
· 本文主要研究内容	第11-12页
· 研究目的	第11页
· 研究内容	第11-12页
· 论文结构	第12-13页
2 文本分类相关理论及技术	第13-28页
· 文本分类概述	第13-14页
· 文本预处理	第14-15页
· 文本分词	第14-15页
· 去低频词和停用词	第15页
· 特征选择	第15-18页
· 文档频率	第16页
· 互信息	第16-17页
· 信息增益	第17页
· χ~2统计量	第17页
· 交叉熵	第17-18页
2.3.6 Fisher 判别式	第18页
· 文本表示	第18-20页
2.4.1 布尔模型（Boolean Model）	第18页
2.4.2 概率模型（Probabilistic Model）	第18-19页
2.4.3 空间向量模型（Vector Space Model）	第19-20页
· 特征词权重计算	第20页
· 文本分类算法	第20-25页
· 基于统计的分类算法	第20-23页
· 神经网络的方法	第23-24页
· 基于规则的方法	第24-25页
· 分类器性能评估	第25-27页
· 本章小结	第27-28页
3 特征词权重计算方法	第28-36页
· 特征词权重算法	第28-30页
· 布尔权重法	第28页
· 信噪比	第28-29页
· 熵权重	第29页
· 词频率法	第29页
· 反文档频率法	第29-30页
3.1.6 TFIDF 方法	第30页
3.2 TFIDF 算法及其改进	第30-34页
3.2.1 TFIDF 算法分析	第30-32页
3.2.2 TFIDF 算法的改进	第32-34页
· 本章小结	第34-36页
4 基于信息增益和信息熵的特征词权重计算	第36-44页
· 信息熵	第36-37页
· 信息增益	第37-38页
4.3 基于信息增益的 TFIDF 算法	第38-40页
4.4 基于信息熵和信息增益的 TFIDF 算法改进	第40-43页
· 本章小结	第43-44页
5 实验结果及分析	第44-55页
· 实验介绍	第44-47页
· 实验目的与平台	第44页
· 实验流程	第44-45页
· 实验过程参数	第45-47页
· 实验结果分析	第47-54页
· 特征降维实验	第47-50页
5.2.2 TFIDFIGE 算法有效性验证实验	第50-53页
· 实验结论	第53-54页
· 本章小结	第54-55页
6 总结与展望	第55-56页
致谢	第56-57页
参考文献	第57-60页
附录	第60页
A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录	第60页
B. 作者攻读学位期间参加的科研项目	第60 页

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