基于馬爾可夫網(wǎng)的論文分類(lèi)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告

基于馬爾可夫網(wǎng)的論文分類(lèi)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的開(kāi)題報(bào)告一、選題背景隨著互聯(lián)網(wǎng)和科技的發(fā)展，大量的信息涌現(xiàn)出來(lái)，人們需要更加高效地獲取有用的信息。在科學(xué)研究領(lǐng)域，學(xué)術(shù)論文是科學(xué)研究成果的重要形式之一，但是如何對(duì)學(xué)術(shù)論文進(jìn)行分類(lèi)和檢索是一個(gè)挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的基于文本匹配的方法雖然易于實(shí)現(xiàn)，但是容易受到語(yǔ)義表達(dá)不準(zhǔn)確、詞義不明確等問(wèn)題的影響，分類(lèi)效果不佳。而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法則需要大量的標(biāo)記數(shù)據(jù)和人工特征工程，效果也不穩(wěn)定。馬爾可夫模型(Markovmodel或者稱(chēng)為馬爾可夫鏈)是一種描述時(shí)間序列的隨機(jī)模型，它的最大特點(diǎn)是只依賴(lài)于它當(dāng)前狀態(tài)，與過(guò)去的狀態(tài)無(wú)關(guān)。因此，馬爾可夫模型被廣泛用于語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、圖像識(shí)別等領(lǐng)域?；隈R爾可夫模型進(jìn)行文本分類(lèi)是一種新的思路，其優(yōu)點(diǎn)是能夠?qū)⑽谋拘蛄修D(zhuǎn)換為一系列馬爾可夫狀態(tài)，然后采用馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類(lèi)。二、研究目的和意義本課題的研究目的是提出一種基于馬爾可夫網(wǎng)的論文分類(lèi)系統(tǒng)，該系統(tǒng)使用馬爾可夫模型將學(xué)術(shù)論文轉(zhuǎn)化為一系列狀態(tài)，然后通過(guò)馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類(lèi)。相比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，該系統(tǒng)無(wú)需大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)或者人工特征工程，能夠自適應(yīng)的學(xué)習(xí)文本序列的規(guī)律，并實(shí)現(xiàn)高效的論文分類(lèi)和檢索。其意義在于本研究能在文本分類(lèi)領(lǐng)域提出一種新的思路，提高學(xué)術(shù)文章的分類(lèi)和檢索效率，為科研人員提供更好的工具，推動(dòng)科學(xué)研究的進(jìn)展。三、研究?jī)?nèi)容本課題的研究?jī)?nèi)容主要包括以下幾個(gè)方面：1.文本的預(yù)處理學(xué)術(shù)論文通常包含大量的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、停用詞和低頻詞匯，需要進(jìn)行預(yù)處理。本研究將采用分詞、刪除停用詞、去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和低頻詞匯等技術(shù)進(jìn)行文本預(yù)處理，以提高分類(lèi)效果。2.馬爾可夫模型建立本研究將采用一階和二階馬爾可夫模型來(lái)將文本序列轉(zhuǎn)換為一系列狀態(tài)，并建立相應(yīng)的馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)。3.馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練本研究將采用在線(xiàn)學(xué)習(xí)和批量學(xué)習(xí)的方法對(duì)馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，以實(shí)現(xiàn)對(duì)文本序列的自適應(yīng)學(xué)習(xí)。4.實(shí)現(xiàn)論文分類(lèi)系統(tǒng)本研究將基于Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)基于馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)的論文分類(lèi)系統(tǒng)，該系統(tǒng)將能夠?qū)崿F(xiàn)論文分類(lèi)和檢索等功能。四、技術(shù)路線(xiàn)1.數(shù)據(jù)集選取本研究將選用經(jīng)典的學(xué)術(shù)論文數(shù)據(jù)集來(lái)進(jìn)行研究，例如20Newsgroup數(shù)據(jù)集和Reuters數(shù)據(jù)集等。2.馬爾可夫模型建立本研究將采用一階和二階隱馬爾可夫模型(HMM)來(lái)將文本序列轉(zhuǎn)化為一系列狀態(tài)。3.馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練本研究將采用Viterbi算法和Baum-Welch算法對(duì)馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，并分別采用在線(xiàn)學(xué)習(xí)和批量學(xué)習(xí)的方式。4.系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)本研究將采用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)基于馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)的論文分類(lèi)系統(tǒng)，該系統(tǒng)將包含文本預(yù)處理、馬爾可夫模型建立和分類(lèi)等模塊。五、預(yù)期結(jié)果1.文本分類(lèi)實(shí)驗(yàn)的結(jié)果驗(yàn)證了基于馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)的文本分類(lèi)系統(tǒng)的有效性，分類(lèi)效果達(dá)到或超過(guò)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法。2.實(shí)現(xiàn)了基于馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)的學(xué)術(shù)論文分類(lèi)系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)學(xué)術(shù)論文的快速分類(lèi)和檢索。3.在技術(shù)上利用馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)提出了一種新的文本分類(lèi)方法，為學(xué)術(shù)研究提供了新的思路和方法。六、研究計(jì)劃第一年：1.完成對(duì)馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)的深入研究，掌握馬爾可夫模型相關(guān)算法。2.確定數(shù)據(jù)集并進(jìn)行相關(guān)文本預(yù)處理，準(zhǔn)備建立馬爾可夫模型。第二年：1.實(shí)現(xiàn)馬爾可夫模型和馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)，訓(xùn)練模型并對(duì)分類(lèi)效果進(jìn)行評(píng)估。2.編寫(xiě)程序接口，實(shí)現(xiàn)基于馬爾可夫網(wǎng)絡(luò)的學(xué)術(shù)論文分類(lèi)系統(tǒng)。第三年：1.進(jìn)一步優(yōu)化論文分類(lèi)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)更高效的學(xué)術(shù)論文分類(lèi)和檢索。2.完善相關(guān)論文，撰寫(xiě)畢業(yè)論文并進(jìn)行答辯。七、參考文獻(xiàn)[1]HAYKINS.Neuralnetworksandlearningmachines[M].PearsonEducationIndia,2009.[2]SAHOODP,BIDARTHEEB.AsurveyofMachinelearningTechniquesinTextclassification[M].InternationalJournalofComputerScienceandEngineeringSurvey.[3]加布瑞爾·霍克因.馬爾可夫鏈及其應(yīng)用[M].東南大學(xué)出版社,2002.[4]BAUMGARTNERR,KAUFMANNH.HiddenMarkovmo