發(fā)布時(shí)間：2025-06-06 03:52

　　隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,各種類型的數(shù)據(jù)呈幾何級(jí)數(shù)增長,如何在海量的數(shù)據(jù)中挖掘出真正有價(jià)值的信息就成了重中之重。而對(duì)于文本數(shù)據(jù),如何對(duì)繁多的數(shù)據(jù)進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的分類十分關(guān)鍵,這就需要我們對(duì)文本分類技術(shù)進(jìn)行深入的研究和分析。另外,文本分類技術(shù)作為自然語言處理中的關(guān)鍵技術(shù),也是實(shí)現(xiàn)許多常用應(yīng)用的前提和基礎(chǔ),諸如問答系統(tǒng)、情感分析、關(guān)系抽取等等。中文文本分類技術(shù)雖然起步相對(duì)較晚,而且面臨更加復(fù)雜的語法分析問題,但隨著相關(guān)文本處理算法的研究和改進(jìn)以及數(shù)據(jù)運(yùn)算性能的提高,中文文本分類技術(shù)也取得了長足的進(jìn)步和發(fā)展。本文先是對(duì)比分析了幾種基于文本相似度算法的文本分類技術(shù),然后說明了中文文本獨(dú)特的語義、語法結(jié)構(gòu),即中文文本是以詞語作為句子含義表述的基本單元;中文文本中不同詞性的詞語所包含的信息量差異較大等特點(diǎn)�；诖�,對(duì)中文文本分類中的文本相似度算法進(jìn)行了改進(jìn),采用了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)和基于語言學(xué)相結(jié)合的方法來計(jì)算中文文本相似度。另外,在數(shù)據(jù)預(yù)處理之后進(jìn)行中文分詞時(shí)對(duì)現(xiàn)有的分詞方法進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化,并結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)特點(diǎn)對(duì)常用的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)也進(jìn)行了改進(jìn)。最后通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)和分析,基于改進(jìn)后的文本相似度算法的中文文本分類方法在...

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要工作
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 文本分類技術(shù)與自然語言處理
    2.1 文本分類技術(shù)
        2.1.1 文本分類技術(shù)概述
        2.1.2 文本分類技術(shù)的主要分類
        2.1.3 文本分類技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀
    2.2 自然語言處理
        2.2.1 自然語言處理概述
        2.2.2 自然語言處理相關(guān)應(yīng)用
    2.3 自然語言處理技術(shù)在中文文本分類中的應(yīng)用
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于改進(jìn)的文本相似度算法的中文文本分類
    3.1 文本相似度算法概述
    3.2 基于向量空間模型的文本相似度算法實(shí)現(xiàn)的中文文本分類
        3.2.1 基于VSM的文本相似度計(jì)算原理
        3.2.2 基于VSM的文本相似度計(jì)算步驟
    3.3 基于改進(jìn)的文本相似度算法的中文文本分類
        3.3.1 相關(guān)工作
        3.3.2 基于詞性標(biāo)注和詞向量模型的文本相似度算法實(shí)現(xiàn)的文本分類.
    3.4 本章小結(jié)
第四章 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
    4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
    4.3 改進(jìn)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
    4.4 實(shí)驗(yàn)過程
    4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 論文總結(jié)
    5.2 未來展望和進(jìn)一步工作
參考文獻(xiàn)
在學(xué)期間的研究成果
致謝



本文編號(hào)：4049748