中文文本自动分类系统的研究与实现
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中文文本自动分类系统的研究与实现
论文目录
提要
第1-7 页
第一章 绪论
第7-14 页
· 课题背景及意义
第7 页
· 文本分类系统的研究现状
第7-10 页
· 文本分类系统的问题描述
第10-12 页
· 系统任务
第10-11 页
· 评价方法
第11-12 页
· 文本自动分类技术的应用价值
第12-14 页
第二章 中文文本自动分类的技术基础
第14-29 页
· 相关定义
第14-15 页
· 分类
第15-16 页
· 单标记与多标记分类
第15 页
· 基于类别的分类与基于文档的分类
第15-16 页
· 机器学习方法
第16-18 页
· 向量空间模型
第18-21 页
· 文献空间
第18-19 页
· 项权重
第19-20 页
· 相似度度量
第20 页
· 向量空间模型的优势
第20-21 页
· 中文自动分词
第21-29 页
· 基于词典的分词方法
第22-23 页
· 基于统计的分词方法
第23-25 页
· 歧义的消解
第25-27 页
· 未登录词
第27-29 页
第三章 文本分类
第29-43 页
· 项的权重
第29-31 页
· 特征选择
第31-35 页
· 常用分类算法
第35-40 页
· 引言
第35 页
· 文本分类模型
第35-37 页
· 几种分类算法的研究
第37-40 页
· 文本分类的评估指标
第40-43 页
第四章 中文文本自动分类系统的设计与实现
第43-54 页
· 系统简介
第43 页
· 中文自动分词
第43-48 页
· 分词词典
第44 页
· 中文分词模块算法
第44-48 页
· 特征提取
第48-52 页
· 传统的 TF-IDF 加权法
第48-49 页
· 改进的 TF-IDF 加权法
第49-52 页
· 本系统所用到的权重设定方法
第52 页
· 项打分分类算法的实现
第52-53 页
· 本章小结
第53-54 页
第五章 实验及分析
第54-60 页
· 实验所用语料库
第54 页
· 权重计算算法比较
第54-56 页
· 项打分法与 KNN 法结果比较
第56-58 页
· T 取不同值的情况下的实验结果比较
第58-60 页
第六章 总结与展望
第60-62 页
· 总结
第60-61 页
· 展望
第61-62 页
参考文献
第62-68 页
摘要
第68-71 页
ABSTRACT
第71-74 页
致谢
第74-75 页
导师及作者简介
第75 页
本篇论文共
75
页,
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