基于语义概念的中文文本分类研究



基于语义概念的中文文本分类研究

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基于语义概念的中文文本分类研究

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-10 页
第1章绪论	第10-20 页
· 研究的背景及目的	第10-11 页
· 数据挖掘	第11-17 页
· 数据挖掘的由来	第11-12 页
· 数据挖掘的定义	第12-13 页
· 数据挖掘研究的内容和本质	第13-14 页
· 数据挖掘的功能	第14-15 页
· 数据挖掘未来研究方向	第15-17 页
· 国内外相关研究	第17-18 页
· 论文研究的内容及结构	第18-20 页
· 论文研究的内容	第18-19 页
· 论文的结构	第19-20 页
第2章文本分类的定义和应用前景	第20-26 页
· 文本挖掘	第20-22 页
· 文本挖掘的定义	第20 页
· 文本挖掘的分类	第20-22 页
· 文本分类	第22-23 页
· 文本分类的定义	第23-24 页
· 文本分类的应用	第24-25 页
· 文献自动标引	第24 页
· 文本过滤	第24 页
· 词义排歧	第24-25 页
· 网页分类	第25 页
· 本章小结	第25-26 页
第3章文本分类的关键技术和方法	第26-41 页
· 人工方法和自动方法	第26-27 页
· 文本分类的过程	第27-35 页
· 文本信息的预处理	第28-29 页
· 文本表示	第29-30 页
· 空间降维	第30-35 页
· 特征匹配和分类	第35 页
· 文本分类方法	第35-40 页
· Rocchio	第35-36 页
· 简单向量距离分类法	第36 页
3.3.3 贝叶斯方法Naive Bayes	第36-37 页
· 最近邻居方法KNN	第37 页
· 决策树方法	第37-38 页
· 神经网络方法	第38-40 页
· 支持向量机SVM	第40 页
· 本章小结	第40-41 页
第4章基于语义概念的中文文本分类系统的设计及实现	第41-50 页
· 语义概念分析的基本思想	第41 页
· 基于语义概念分析的分类系统的关键问题	第41-47 页
· 文本预处理	第41-42 页
· 文本的特征提取	第42-45 页
· 文本的向量空间表示	第45-46 页
· 分类方法	第46-47 页
· 分类系统的实现	第47-48 页
· 本章小结	第48-50 页
第5章分类方法及实验结论	第50-60 页
5.1 SVM 的定义	第50 页
5.2 SVM 的优点	第50-51 页
5.3 SVM 方法介绍	第51-55 页
5.4 SVM 算法在分类中的应用	第55 页
· 实验结果与分析	第55-59 页
· 实验语料	第55-56 页
· 评价方法	第56 页
· 实验结果与分析	第56-59 页
· 本章小结	第59-60 页
结论	第60-62 页
参考文献	第62-66 页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第66-67 页
致谢	第67-68 页
作者简介	第68 页

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