结合本体HowNet的中文文本分类研究



结合本体HowNet的中文文本分类研究

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结合本体HowNet的中文文本分类研究

论文目录
中文摘要	第1-4页
英文摘要	第4-8页
1 绪论	第8-12页
· 文本分类的研究背景及意义	第8-9页
· 文本分类的研究现状	第9-10页
· 本文的研究内容及组织结构	第10-12页
2 文本分类相关技术	第12-26页
· 序言	第12页
· 文本分类的定义	第12-13页
· 文本预处理	第13页
· 文本表示模型	第13-14页
· 分词、去停用词	第14-15页
· 特征降维	第15-17页
· 特征选择	第15-16页
· 特征抽取	第16-17页
· 特征加权	第17-18页
· 布尔权重	第17页
· TF 权重	第17-18页
· IDF 权重	第18页
· TF-IDF 权重	第18页
· 分类算法	第18-23页
· 朴素贝叶斯算法	第19页
· 向量空间距离测度分类算法	第19页
· 最邻近分类算法	第19-20页
· 支持向量机方法	第20页
· 决策树分类方法	第20-22页
· 类中心分类法	第22页
· 组合分类法	第22-23页
· 文本分类系统的评价指标	第23-25页
· 小结	第25-26页
3 本体概述	第26-31页
· 序言	第26页
· 本体的定义	第26-27页
· 本体的构成	第27页
· 本体分类	第27-28页
· HowNet 简介	第28-30页
· 小结	第30-31页
4 基于概念映射的二次特征降维方法	第31-37页
· 引言	第31页
· 特征降维的主要方式及存在的问题	第31-32页
· 基于HowNet 构建概念映射表	第32-34页
· 基于概念映射的二次特征降维方法	第34-35页
· 初次特征降维	第34页
· 概念映射	第34-35页
· 第二次特征降维	第35页
· 改进生成文本向量的方式	第35-36页
· 小结	第36-37页
5 实验方法及结果分析	第37-46页
· 实验数据	第37页
· 文本分类系统	第37页
· 实验方案	第37-44页
· 构建概念映射表	第37-38页
· “基于概念映射的二次特征降维方法”的处理过程	第38-42页
· 在大规模语料库上实验基于概念映射的二次特征降维方法	第42-44页
· 实验结果分析	第44-46页
6 总结与展望	第46-48页
· 本文总结	第46-47页
· 进一步的工作	第47-48页
致谢	第48-49页
参考文献	第49-52页
附录	第52页
A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录	第52页
B 作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目	第52页

本篇论文共52页，点击这进入下载页面。

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