首页> 中文学位 >基于集成学习的短文本分类方法
【6h】

基于集成学习的短文本分类方法

代理获取

目录

声明

第1章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文主要工作

1.4 论文的组织结构

第2章相关理论研究

2.1 短文本分类

2.2 集成学习

2.3 本章小结

第3章基于LDA主题模型的短文本特征扩展

3.1 LDA主题模型

3.2 LDA参数估计

3.3 基于LDA主题模型的短文本特征扩展

3.4 实验分析

3.5 本章小结

第4章基于集成学习的短文本分类模型

4.1 基分类器的生成

4.2 基于多种差异性度量的分类器选择方法

4.3 实验分析

4.4 本章小结

第5章短文本分类系统的原型设计与实现

5.1 系统背景描述

5.2 系统架构设计

5.3 原型系统模块设计

5.4 数据库设计

5.5 原型系统界面展示

5.6 本章小结

第6章总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果

展开▼

著录项

  • 作者

    宋智文;

  • 作者单位

    重庆邮电大学;

  • 授予单位 重庆邮电大学;
  • 学科 计算机技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 程克非;
  • 年度 2020
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 X85TP3;
  • 关键词

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号