面向文本分類的特征詞選取方法研究的開題報(bào)告

面向文本分類的特征詞選取方法研究的開題報(bào)告一、選題背景隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和應(yīng)用，海量的文本數(shù)據(jù)催生了各種文本挖掘技術(shù)的應(yīng)用，如文本分類、情感分析、文本聚類、關(guān)鍵詞提取等。而文本分類技術(shù)是其中的核心任務(wù)之一，其主要目標(biāo)是將文本信息劃分到預(yù)先定義好的不同類別中。在實(shí)際應(yīng)用中，文本分類廣泛應(yīng)用于搜索引擎、郵件過濾、情報(bào)預(yù)警等領(lǐng)域，因此其研究具有重要的理論與實(shí)踐意義。在文本分類技術(shù)中，特征詞是非常重要的一環(huán)，其選擇對(duì)于文本分類的準(zhǔn)確性、性能以及速度都有重要影響。因此，如何選取適合的特征詞成為了文本分類研究中的一個(gè)重要課題。針對(duì)這個(gè)問題，本文從特征詞的角度出發(fā)，展開研究，探討文本分類中的特征詞選取方法，并試圖提出一種更為有效的特征詞選取方法。二、研究目的本研究的目的是探討面向文本分類的特征詞選取方法，并針對(duì)現(xiàn)有特征詞選取方法存在的不足和局限，提出一種更為有效的特征詞選取方法。具體研究內(nèi)容包括：1.綜述目前常用的特征詞選取方法，并分析各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。2.研究基于信息增益、互信息、卡方檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)方法的特征詞選取方法，并比較不同方法的優(yōu)劣。3.提出一種新的特征詞選取方法，該方法能夠結(jié)合語境信息和詞匯語義信息，有效提升文本分類的準(zhǔn)確率。4.在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上對(duì)比新提出的特征詞選取方法與傳統(tǒng)方法的性能，驗(yàn)證其有效性。三、研究方法本文將主要采用以下研究方法：1.綜述與分析，通過對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)和研究成果的綜述和分析，對(duì)目前常用的特征詞選取方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行比較和總結(jié)。2.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，選擇一些典型的文本數(shù)據(jù)集，比較新提出的特征詞選取方法與傳統(tǒng)方法的性能。其中，會(huì)選取不同類型的數(shù)據(jù)集以覆蓋不同應(yīng)用領(lǐng)域的文本分類任務(wù)。3.理論推導(dǎo)，分析新方法的理論基礎(chǔ)，歸納總結(jié)特征詞選取的規(guī)律，并嘗試?yán)碚撃Ｐ偷慕?。四、預(yù)期成果本研究的預(yù)期成果包括：1.分析總結(jié)目前常見的特征詞選取方法，找出其優(yōu)缺點(diǎn)。2.提出一種新的基于語境信息和詞匯語義信息的特征詞選取方法，有效提高文本分類的準(zhǔn)確率。3.在典型的文本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，證明新方法的有效性。4.形成可操作性強(qiáng)、可重復(fù)性好的特征詞選取方法，為文本分類領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供參考和借鑒。五、研究進(jìn)度安排1.第一周：查找相關(guān)文獻(xiàn)，初步了解文本分類和特征詞選取相關(guān)的研究。2.第二周：分析目前常見的特征詞選取方法，并總結(jié)其優(yōu)缺點(diǎn)。3.第三周：深入研究基于信息增益、互信息、卡方檢驗(yàn)等統(tǒng)計(jì)方法的特征詞選取方法，并嘗試在實(shí)驗(yàn)中對(duì)比不同方法的性能。4.第四周：嘗試提出一種新的特征詞選取方法，并形成理論結(jié)構(gòu)。5.第五周到第七周：在典型的文本數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)。6.第八周：撰寫研究報(bào)告并進(jìn)行修改完善，進(jìn)行答辯準(zhǔn)備。七、參考文獻(xiàn)[1]袁隆平,劉洋,張師傅.前沿關(guān)注:文本特征詞選取方法[J].科學(xué)通報(bào),2014,59(18):1635-1643.[2]王龍飛,劉浩,葉文輝.面向文本分類的特征詞選擇研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2012,48(23):26-30.[3]楊云濤,羅建華,阮會(huì)國.基于特征詞過濾的文本分類方法研究[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2013,30(7):2221-2