【摘 要】
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随着科学技术在中国的不断普及和发展,学术交流活动也日益增多,互联网上每天都会有多种专业方向的学术报告通知。为了让广大的研究者能够第一时间掌握学术报告预告信息,本文
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随着科学技术在中国的不断普及和发展,学术交流活动也日益增多,互联网上每天都会有多种专业方向的学术报告通知。为了让广大的研究者能够第一时间掌握学术报告预告信息,本文围绕学术报告通知分类这个主题进行了研究。论文的主要工作:(1)首先介绍了论文的选题背景,以及和学术报告分类紧密相关的理论技术基础,对现在的文本分类流程中不同阶段的不同方法进行分析研究;(2)对分布于互联网上各种学术报告预告的站点网页进行分类总结、整理,针对其网页内部的元素分布特点设计出了专门的学术报告网络爬虫;(3)论文针对学术报告通知语料库不足的问题,使用万方数据库论文标题和摘要来模拟学术报告通知作为分类器的训练数据。并在此数据集的基础上对典型的分类方法、参数进行了对比组合实验,分析了不同参数、不同方法、不同语料库规模对分类结果的影响,最终确定本文的文本分类的参数和方法;(4)在上述研究工作的基础上,本文设计了一种基于置信度的的二次分类方法。经过对比实验证明了该方法相对于单独使用SVM方法或朴素贝叶斯方法都有较好的分类效果;(5)为了验证本文所提学术报告预告的汇聚和分类方法,结合实际需求,设计并实现了一个学术报告通知的自动收集与分类系统原型,系统以网站、手机客户端应用的形式展示。
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