用于文本分类的简明语义分析技术研究
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用于文本分类的简明语义分析技术研究
论文目录
中文摘要
第1-5页
英文摘要
第5-11页
1 绪论
第11-21页
· 研究背景和意义
第11-14页
· 研究背景
第11-12页
· 选题意义
第12-14页
· 国内外研究现状
第14-16页
· 文本分类研究现状
第15页
· 文本分类难点
第15-16页
· 主要研究内容和目的
第16-19页
· 本文研究内容
第17-18页
· 研究目的和创新点
第18-19页
· 本文系统框架与组织结构
第19-21页
2 文本分类相关技术综述
第21-33页
· 引言
第21页
· 文本分类简介
第21-22页
· 文本预处理与中文分词技术
第22-24页
· 文本清理技术
第22-23页
· 停用词去除
第23页
· 中文分词技术
第23-24页
· 文本表示技术
第24-26页
· 向量空间模型
第24-25页
· 词袋模型
第25页
· 语义分析技术
第25-26页
· 词语权值计算方法
第26-28页
· 文档级的词语权值计算方法
第26页
· 类别级的词语权值计算方法
第26-28页
· 语料库级的词语权值计算方法
第28页
· 分类算法
第28-30页
· k 近邻算法
第28-29页
· 支持向量机算法
第29-30页
· 语料库
第30-31页
· 分类性能评估
第31-32页
· 本章小结
第32-33页
3 简明语义分析
第33-53页
· 语义分析技术在文本分类中的应用
第33-35页
· 隐含语义分析
第34-35页
· 明确语义分析
第35页
· 简明语义分析的提出
第35-36页
· 构建基于类标信息的概念空间
第36-38页
· 直接派生
第37页
· 拆分派生
第37页
· 组合派生
第37-38页
· 词语与文本的表示
第38-42页
· 词语的表示
第39-41页
· 文本的表示
第41-42页
· 简明语义分析的算法流程
第42-44页
· 实验与分析
第44-51页
· 数据集
第44-46页
· 实验设置
第46页
· 实验结果与分析
第46-51页
· 本章小结
第51-53页
4 简明语义分析的可扩展性与并行化
第53-78页
· 简明语义分析的数据依赖关系
第53-54页
· 简明语义分析的可扩展性
第54-68页
· 词频、文档频、平均文档长度、期望文档频的数量关系
第55-57页
· 可扩展性衡量指标
第57-58页
· 词可扩展性
第58-61页
· 文档可扩展性
第61-65页
· 类别/概念可扩展性
第65-68页
· 简明语义分析的并行化
第68-75页
· PRAM 模型
第69页
· 并行化性能指标
第69-70页
· 并行化简明语义分析算法
第70-75页
· 本章小结
第75-78页
5 基于简明语义分析的词串表示模型
第78-98页
· 文本表示过程中的信息损耗
第78-80页
· 熵、信息量与噪声信道模型
第78-79页
· 词袋模型的信息损耗
第79-80页
· 词串模型
第80-83页
· 完备的文本表示模型
第80-82页
· 词串模型的简化
第82-83页
· 基于CSA 的词串模型
第83-86页
· 文本向量串的粒度
第83-84页
· 文本向量串的长度
第84-85页
· 固定长度表示与固定粒度表示
第85-86页
· 有序向量串的相似度计算
第86-91页
· 单个向量的相似度计算
第86-87页
· 等长向量串的相似度计算
第87-90页
· 不等长向量串的相似度计算
第90-91页
· 词串模型在长文本分类中的应用
第91-95页
· 长文本的判定与参数设定
第91-92页
· 数据集
第92页
· 分类器设计
第92页
· 对比实验设计
第92页
· 实验结果与分析
第92-95页
· 本章小结
第95-98页
6 基于简明语义分析的手机新闻推荐系统
第98-110页
· 新闻推荐系统简介
第98-99页
· 基于协同过滤的推荐系统
第98页
· 基于内容的推荐系统
第98-99页
· 手机新闻推荐系统的挑战
第99-101页
· 手机接入互联网的途径
第99-100页
· 新闻推荐系统的实时性要求
第100页
· 手机终端屏幕尺寸限制
第100-101页
· 基于CSA 的手机新闻推荐系统
第101-105页
· 用户兴趣形式化
第101-102页
· 兴趣度计算模块
第102-103页
· 新闻展示策略
第103页
· 隐私保护策略
第103-105页
· 基于CSA 的手机新闻系统原型展示
第105-108页
· 本章小结
第108-110页
7 总结与展望
第110-112页
· 主要结论
第110-111页
· 后续工作展望
第111-112页
致谢
第112-114页
参考文献
第114-122页
附录
第122页
A 作者攻读博士学位期间发表的学术论文
第122页
B 作者攻读博士学位期间参与的科研项目
第122页
本篇论文共
122
页,
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