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目录
1 绪 论
1.1 论文研究的背景
1.2 论文研究的意义
1.3 文本知识管理系统常用的模型及研究进展
1.4 中文分词及国内外研究进展
1.5 文本分类模型及国内外研究进展
1.6 本论文研究的内容
2 自适应中文分词算法研究
2.1 文本知识管理系统对中文分词的要求
2.2 中文分词方法的理论基础
2.3 SAWSA自适应中文分词算法
2.4 SAWSA的实验与分析
3 一种降维的近似支持向量机分类算法
3.1 理论基础
3.2 近似支持向量机
3.3 基于降维的近似支持向量机学习算法
3.4 降维近似支持向量机的文本分类实验
4 基于本体的层次文本分类算法
4.1 本体论及其研究现状
4.2 层次文本分类及其方法
4.3 基于本体的层次文本分类算法
4.4 基于本体的层次文本分类算法实验
5 分布式文本知识管理系统eKnow
5.1 文本知识管理系统eKnow
5.2 P2P网络模型分析
5.3 基于Super-P2P结构的分布式文本知识管理模型
6 总结与展望
6.1 论文的主要贡献与创新
6.2 下一步的研究工作
致谢
参考文献