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模糊理论在文本分类中的应用研究
中文名称: 模糊理论在文本分类中的应用研究
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论文编号: 4142675收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on Application of Fuzzy Theory in Text Classification
学位类型: 硕士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 计算机系统结构
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 文本分类 模糊理论 隶属度 模糊关系 多标签
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 文本分类是将文字组织的电子文档按不同的语义概念归入一个或多个不同语义范畴的过程.由于万维网的(略)技术的迅猛发展,数量剧增的电子文本数据变得越来越难以管理,文本分类的重要性便受到了有效的重视.为了减小信息量爆炸所带来的负面影响,对具有高精度性能(略)类方法的需求是必然的.作为文本挖掘、信息检索以及网页搜索等领域的关键技术,文本自动分类也因此在相关应用中扮演着极其重要的角色. 目前主流的(略)的文本分类方法主要结合统计理论分类,利用表示文本特征的统计特性作为度量手段,其关键过程包括文本预处理、特征削减、权重计算、分类方法学习和分类结果及性能评估.通过分析发现,自然语言天然的模糊性使得特征之间的联系很难清晰地定义,同时也很难由统计工具明确地表示,由此引入模糊(略)的概念来表示特征的语义及文本的类别属性,待分类文本不再是绝对地属于或不属于某个类别,而是由对各类的隶属程度判断最可能属于哪一类,从而引出了模糊文本分类(略) 本文提出了基于模糊关系的文本分类方法,用模糊关系来表示语义单元的类别属性更符合自然语言特征,以达到更高的分类精度.该方法分别定义了特征用于表示文本和类别的隶属函...
Text classification is a(omitted)f assigning a digital textual document into one or more predefined semantic categories according to(omitted) semantic concepts. Due to the flourish of World Wide Web and the rapid development of the Internet technology(omitted)easing volume of digital textual data become more and mor(omitted)able, therefore the importance of text classification has gained significant attention. T(omitted)of a high precision method that performs automatic text classification is inevitabl...
目录:
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-13页
  ·文本分类的研究背景和意义第8-9页
  ·国内外研究现状第9-11页
  ·本文研究的主要内容和各章节的安排第11-13页
2 文本分类关键技术第13-25页
  ·引言第13-14页
  ·文本集第14页
  ·文本表示第14-20页
    ·文本预处理第15页
    ·文本表示模型第15-17页
    ·特征削减第17-20页
  ·分类方法第20-22页
    ·Rocchio 算法第20页
    ·朴素贝叶斯算法第20-21页
    ·k 最近邻算法第21-22页
    ·支持向量机第22页
  ·性能评估第22-24页
  ·本章小结第24-25页
3 模糊理论在文本分类中的应用第25-34页
  ·引言第25页
  ·模糊理论第25-26页
    ·模糊理论概述第25-26页
    ·模糊理论与文本分类的结合第26页
  ·模糊文本分类概述第26-32页
    ·基本概念第26-29页
    ·模糊文本分类的研究现状第29-31页
    ·模糊文本分类的基本方法第31-32页
  ·文本的模糊化表示第32-33页
  ·本章小结第33-34页
4 基于模糊关系的文本分类方法第34-43页
  ·引言第34页
  ·模糊关系概述第34-36页
  ·基于模糊隶属度的文本表示第36-38页
    ·特征对文本的隶属度计算第36-37页
    ·特征对类别的隶属度计算第37-38页
  ·基于模糊关系的文本分类方法的实现第38-39页
    ·文本与类别的模糊关系第38页
    ·FRM 文本分类方法第38-39页
  ·基于模糊关系的多标签文本分类方法第39-42页
    ·多类别向量方法(Multiple Categories Vector Method)第40页
    ·文本与类别的相关度第40-41页
    ·阈值的确定第41页
    ·MFRM 文本分类方法第41-42页
  ·本章小结第42-43页
5 实验及其结果分析第43-54页
  ·实验环境和实验设计第43-46页
    ·中文文本分类系统第43-45页
    ·文本数据集第45页
    ·实验设计第45-46页
  ·实验结果及分析第46-53页
    ·基于模糊关系的文本分类方法实验第46-49页
    ·基于模糊关系的多标签文本分类方法实验第49-53页
  ·本章小结第53-54页
6 总结与展望第54-56页
  ·论文主要工作第54页
  ·下一步努力方向第54-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-61页
附录第61页
  A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第61页
  B 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目第61页
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