导读:本文包含了自然语言文本论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:自然语言处理,机器学习,文本分类,运用方法
自然语言文本论文文献综述
韦灵,倪志平[1]（2019）在《基于自然语言处理和机器学习的文本分类及其运用》一文中研究指出文本分类工作是计算机应用过程当中常见的一种工作形式,在日常工作过程中,如何对不同类别的文本进行准确高效的分类工作是相关工作人员目前正在研究的主要工作问题。基于信息技术的发展进步,新时期,自然语言处理技术及机器学习技术等人工智能领域范畴的技术操作方式都在文本分类工作当中发挥了极为重要的作用,引起了人们的广泛关注。但是,具体的操作过程对员工的工作能力要求比较高,而且相应的影响因素也比较多。基于此,为了保证文本分类工作的有序开展,本文主要对这两项技术操作方法的具体运用方法及相关注意事项进行详细的讨论和研究。(本文来源于《科技视界》期刊2019年27期）
麦家健,朱凌峰,莫毅宇,陈志刚[2]（2019）在《基于自然语言处理技术的警务情报文本挖掘分析》一文中研究指出在基层警务的日常情报分析中,除了结构化的数据库数据外,还有大量的案件叙述性文本描述数据,如案件卷宗、审讯笔录/口供、简要案情等,且这些文本中还包含着各种重要的线索情报。如何对多源、异构、海量的情报文本数据进行挖掘,提取出重点人员、可疑物品、案发地点等信息,采用科学合理的技术与方法对以上要素进行高效且精准的分析与预测,以提升基层日常情报数据分析与应用能力,是在大数据时代智慧新警务实践的重要课题。(本文来源于《中国安防》期刊2019年09期）
李光明,潘以锋,周宗萍[3]（2019）在《基于自然语言处理技术的学生管理论坛文本挖掘与分析》一文中研究指出文章针对学生管理论坛学习行为分析需求,基于自然语言处理技术,利用scrapy爬虫框架对中国继教网初中数学学生管理论坛进行文本数据挖掘,开展机器学习环境下的文本挖掘学生学习问题的深入分析。利用论坛师生学习数据信息,探讨数据挖掘在数学学习论坛中具体应用方法,着重针对文本数据建立LDA模型、聚类分析,梳理教学过程中出现的高频词,帮助教育者针对性处理教育问题。(本文来源于《智库时代》期刊2019年29期）
邓文祥,朱建平,李静,袁志鹰,吴华英[4]（2019）在《运用自然语言处理对证素辨证学进行文本挖掘研究（英文）》一文中研究指出目的运用自然语言处理对证素辨证学(SESD)核心内容进行文本挖掘与可视化展示。方法第一步,基于Python语言搭建文本挖掘与分析环境,以SESD的核心章节为基础,建立SESD语料库;第二步,对语料库进行数字化处理,主要步骤包括分词、信息清理与合并、文档-词条矩阵、相关词典编译和信息转换;第叁步,通过词云、关键词提取和可视化等手段挖掘和展示SESD语料库的内在信息。结果自然语言处理(NLP)可以促进计算机对SESD的识别和理解,SESD不同章节的关键词和权重不同。虚性证素是SESD的重要组成部分,如"气虚""阳虚""阴虚",重要的实性证素包括"血瘀""气滞"等,各核心证素间的关系密切。结论辨证论治是SESD的核心,利用NLP挖掘SESD有助于揭示证素之间的内在联系,为人工智能学习SESD提供依据。(本文来源于《Digital Chinese Medicine》期刊2019年02期）
王勇,李帅[5]（2019）在《自然语言处理在医学文本挖掘中的应用》一文中研究指出随着医学领域的发展,医学文本数据积累越来越多,需要使用合理的方式来挖掘其价值。本文首先简单介绍了自然语言处理技技术,随后对自然语言处理在医学文本挖掘中的应用进行了分析研究,以供参考。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2019年07期）
李世祥,曹艳玲[6]（2018）在《粒子群优化在自然语言处理中的文本和情感分类研究（英文）》一文中研究指出为了提高自然语言处理中文本和情感分类的准确性,提出了一种基于粒子群优化支持向量机的机器学习方法。该方法通过对粒子群位置、速度和当前粒子最佳位置的不断更新来优化支持向量机的参数,从而寻找最佳支持向量机。文本和情感分类的实验结果显示:提出的粒子群优化支持向量机方法在训练速度和准确率方面表现出较好的性能。(本文来源于《机床与液压》期刊2018年24期）
杨晨柳,胡佳慧,方安,王蕾,任慧玲[7]（2018）在《临床文本自然语言处理系统构建研究——以cTAKES为例》一文中研究指出从系统架构、语料库构建、应用效果3方面阐述临床文本自然语言处理系统cTAKES构建方法,从设计基于开源框架的系统架构、开发模块化组件、构建临床语料库、注重创新以及针对中文特点建设系统5个方面提出对我国中文临床文本自然语言处理系统构建的建议。(本文来源于《医学信息学杂志》期刊2018年12期）
孙娜[8]（2018）在《自然语言文本中否定性信息智能抽取仿真》一文中研究指出为了快速、准确的抽取出自然语言文本中存在的否定性信息,需要对否定性信息抽取方法进行分析和研究。采用当前否定性信息抽取方法对自然语言文本中存在的否定性信息进行抽取时,得到的抽取结果与实际结果不符,抽取信息所用的时间较长,存在抽取精准度低和抽取效率低的问题。提出一种自然语言文本中否定性信息智能抽取方法,通过基于树核的覆盖域界定模型得到自然语言文本句法树中覆盖域的结构和位置。根据双层图模型对自然语言文本中词与词之间的转移概率进行计算,采用PageRank算法并结合转移概率对自然语言文本中的信息权重进行排序,得到覆盖域中的否定焦点;通过否定焦点从更细的粒度上对否定性信息进行分析,根据分析结果对自然语言文本中的信息进行分类,根据分类结果完成自然语言文本中否定性信息的智能抽取。仿真结果表明,所提方法的抽取精准度高、抽取效率快。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年12期）
吴刚勇,张千斌,吴恒超,顾冰[9]（2018）在《基于自然语言处理技术的电力客户投诉工单文本挖掘分析》一文中研究指出本文主要结合浙江湖州电力业务需求,旨在打破客户对用电诉求存在的盲区,从而提高对用户用电需求的管理程度,实现热点投诉业务工单的原因挖掘。为了更好的深入挖掘投诉工单背后所蕴含的信息,研究基于自然语言处理技术出发,对电力客户投诉工单进行深入文本挖掘,利用隐马尔可夫模型等分词技术分析投诉工单中的受理内容,进行词频统计,通过TF-IDF算法计算关键词重要性权重值,提取权重值大的关键词频作为客户投诉文本挖掘的最终结果,并运用词云分析技术进行分析结果可视化展示;通过文本分类分析,构建文本分类器模型,实现对"热点词频"在不同业务中的分布情况的研究,并根据结果开展相应改进措施。把控住当下电力客户投诉的主要问题,针对性的为不同类型的电力客户提供差异化的服务策略,从而提高客户满意度和忠诚度。专题的推广应用,能够很好的提升客服部门的工作效率,落在实处的为客户解决难题。(本文来源于《电力大数据》期刊2018年10期）
吴刚勇,张千斌,吴恒超,顾冰[10]（2018）在《基于自然语言处理技术的电力客户投诉工单文本挖掘分析》一文中研究指出本文主要从自然语言处理技术出发,对电力客户投诉工单进行深入文本挖掘,利用分词技术分析投诉工单中的受理内容,并进行词频统计,运用词云分析技术进行分析结果可视化展示,把控住当下电力客户投诉的主要问题,针对性的为不同类型的电力客户提供差异化的服务策略,从而提高客户满意度和忠诚度。(本文来源于《中国设备工程》期刊2018年17期）
自然语言文本论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在基层警务的日常情报分析中,除了结构化的数据库数据外,还有大量的案件叙述性文本描述数据,如案件卷宗、审讯笔录/口供、简要案情等,且这些文本中还包含着各种重要的线索情报。如何对多源、异构、海量的情报文本数据进行挖掘,提取出重点人员、可疑物品、案发地点等信息,采用科学合理的技术与方法对以上要素进行高效且精准的分析与预测,以提升基层日常情报数据分析与应用能力,是在大数据时代智慧新警务实践的重要课题。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自然语言文本论文参考文献
[1].韦灵,倪志平.基于自然语言处理和机器学习的文本分类及其运用[J].科技视界.2019
[2].麦家健,朱凌峰,莫毅宇,陈志刚.基于自然语言处理技术的警务情报文本挖掘分析[J].中国安防.2019
[3].李光明,潘以锋,周宗萍.基于自然语言处理技术的学生管理论坛文本挖掘与分析[J].智库时代.2019
[4].邓文祥,朱建平,李静,袁志鹰,吴华英.运用自然语言处理对证素辨证学进行文本挖掘研究（英文）[J].DigitalChineseMedicine.2019
[5].王勇,李帅.自然语言处理在医学文本挖掘中的应用[J].电子技术与软件工程.2019
[6].李世祥,曹艳玲.粒子群优化在自然语言处理中的文本和情感分类研究（英文）[J].机床与液压.2018
[7].杨晨柳,胡佳慧,方安,王蕾,任慧玲.临床文本自然语言处理系统构建研究——以cTAKES为例[J].医学信息学杂志.2018
[8].孙娜.自然语言文本中否定性信息智能抽取仿真[J].计算机仿真.2018
[9].吴刚勇,张千斌,吴恒超,顾冰.基于自然语言处理技术的电力客户投诉工单文本挖掘分析[J].电力大数据.2018
[10].吴刚勇,张千斌,吴恒超,顾冰.基于自然语言处理技术的电力客户投诉工单文本挖掘分析[J].中国设备工程.2018