面向铁路安全监督文本的分类技术研究

目录

声明

1 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 铁路安全监督文本分类问题描述

1.3 文本分类问题研究现状

1.4 面向铁路安全监督文本分类的关键技术

1.5 论文研究内容及章节安排

2 相关研究

2.1 文本预处理

2.1.1 数据清洗处理

2.1.2 数据分词处理

2.2 文本特征表示方法

2.2.1 词袋表示方法

2.2.2 词嵌入表示方法

2.3 文本数据分类方法

2.3.1 基于机器学习的分类方法

2.3.2 基于深度学习的分类方法

2.3.3 主流分类方法的特点与局限

2.4 本章小结

3 铁路安全监督文本分类方法

3.1 方法引入

3.2 基于字符级特征的文本特征提取

3.3 基于CLW2V的铁路安全监督文本分类方法

3.4 实验与结果分析

3.4.1 实验数据集及参数设置

3.4.2 评价标准

3.4.3 结果分析

3.5 本章小结

4 文本分类在铁路安全监督文本中的应用

4.1 铁路安全监督文本分类应用研究

4.2 铁路安全监督文本分类工作流程

4.3 分类功能模块说明

4.4 分类功能的实例结果

4.4.1 基于CLW2V 的数据查纠错功能

4.4.2 基于CLW2V 的多维度相似度智能匹配

4.5 本章小结

5 总结与展望

5.1 本文工作总结

5.2 未来工作展望

参考文献

个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果

致谢