中文文档自动分类系统的设计与实现
基于语义网的文本分类系统设计与实现
基于语义网的文本分类系统设计与实现许桢（山东省经济管理干部学院计算机系山东济南250022）[摘要]研究基于语义网的文本分类问题，结果表明，SO M 神经网络的文本分类可以在降低时间和空间复杂度的基础上，提高分类准确度，从而为文本处理环境下的实时分类提供良好的实现算法。
[关键词]文本自动分类自组织映射混乱度神经网络中图分类号：T P3文献标识码：A 文章编号：1671－7597（2009）0920073－01语义W eb 是把已经比较成熟的逻辑主义人工智能具体应用在W eb 这个领域，即用本体来进行W eb 上的知识表现（know l edge r epres ent at i on ）[1]。
文本分类属于机器学习的一个分支。
因此，许多经典的机器学习算法都被引入到文本分类中来。
文本分类方法通常可以分为两类：统计方法与规则方法。
一、基于模式聚合方法和KNN 的改进本文提出基于S O M 神经网络的改进方法，具体步骤如下：1．建立原始特征空间，选择原始特征（初等模式）。
2．运用上述改进的C H I 方法进行初步特征选择和模式聚合。
3．按下述方法建立在新的特征空间中各个文本的向量表达：设新的特征空间为m 维，原始特征空间为n 维，每个文本首先构成原始n 维向量，计算特征词的特征值，然后对于新特征空间的每一维的特征值由原始特征空间对应维的特征值相加得到。
4．以SO M 对文本集或者特定子集进行训练。
5．对于维数权重计算，采用以下办法：对各个类别的特征向量的各个分量各自求其方差，设“为样本维数，函数var ()为方差计算函数，T *J 表示有所有的类别特征向量的第J 维构成的n 维向量，则各维的权重系数为：（1）6．如果文本类别数过多，可以采用快速的筛选策略选择K 个最相似2样本，比如使用淘汰赛算法，就可以使选择的时间代价从O （n ）下降到O （kl og （num ））。
为减少文本过高维数对S O M 时间复杂度的影响，也为了避免噪声或者无关属性对S O M 计算结果精确度的影响，本文首先运用C H I 概率统计方法进行初步特征提取和模式聚合。
文件管理系统设计方案
文件管理系统设计方案传统的管理和保存文件的方式是人工生成和保管文件(包括：生成、传阅、审批、进入受控状态等）,文件通常是保存在文件柜中的。
由于文件数量多，版本复杂，在实际使用中经常出现问题,例如:文件版本不一致、文件查找困难、文件管理处理历史记录报表工作量过大等。
本方案旨在解决单位对大量工程和技术文件的管理,达到并确保工作人员手中文件版本的一致性、文件更改的可追溯性，同时以实现电子公告、电子通知、电子邮件、公文收发等功能来提高单位日常办公及管理的自动化。
一、文件管理系统的建设目标和意义目标:➢满足企业对文件信息进行集中管理、查询的需要➢通过文件的集中管理,使企业实现资料共享，资料同步更新➢企业重要文档的使用权限设置，一方面节约了资本，另一方面自动化管理,保证了资料的保密性和安全性➢简化了员工查找和使用资料的工作步骤，使员工把时间放在其他更有价值的工作上，减少重复劳动，提高工作效率,为企业争取更多利润➢把无纸化办公和自动化办公结合起来，实现了无纸化和物理化文档管理的有机组合➢把先进的数据库技术运用于文档管理,促进企业信息化管理的进步文件管理系统建设意义:1、分类、管理企业文件文件管理系统通过数据库管理，对企业纷杂的文件内容进行分门别类的管理,按照不同的介质（图片、影音、ｗord、excel、ｐpt、pdf等)进行存放管理。
文件管理系统通过权限管理,对不同的员工开放不同级别的文件库，最大程度保证企业的文件安全。
2、共享、学习企业文件文件管理系统通过内部网络将文件资本进行共享，让更多的人分享到企业文件资本，拓宽部门和员工的知识范围。
3、应用、增值文件资本文件管理平台构建面向企业业务流程的文件管理系统，使得工作过程中显形知识结构化,隐形知识显形化。
通过文件的不断重复应用，实现文件增值。
有效的规避了人员升迁流动所造成了关键业务领域的损失,让业务运行不辍。
４、提升企业竞争力创造企业新竞争价值,增加企业利润,降低企业成本，提高企业效率。
面向企业应用的文本自动分类系统的设计和实现
ｔｄ Ｔ ｅ ｃ ｔ ａ ｃ ｎ ｌｇｅ ｏ ｃ ｒ ｉ ｇＶＳ ， ｒ ｅ ｔａ ｔ ｎ， ｎ ｉｅｂ ｅ ａ ｉｇ ｍｏ ｅ ｒ ｉ ｕ ｓ ｄ Ｔ ｅｅ ｐ ｒ ｎａ ｅ ｕｔ ｒ ｒ ｓ ｅ ． ｈ ｒ ｉ ｌ ｅ ｈ ｏｏ ｉ ｓｃ ｎ ｅ ｎ ｎ Ｍ ｔ ｍ ｘｒ ｃｉ ａ ｄ Ｎａｖ ｙ ｓｌ ｒ ｎ ｄ ｌａｅ ｄ ｓ ｓｅ ． ｈ ｘ ｅ ｉ ｉ ｃ ｔ ｅ ｏ ｅｎ ｃ ｍｅ ｔ ｒ ｓ ｌ ａ ｅｐ ｅ — ｌ ｓ ｅ ｔｄ ｎｅ ． Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ Ｄｏ ｕ ｎ ｌ ｓ ｉ ｉｇ Ｖ Ｍ Ｔ ｒ ｅ ｔ ｃ ｉｎ Ｎ ＇ ｅ ｂ ｅ ｅ ｒ ｉ ｇ ｍｏ ｅ ｃ ｍｅ ｔｃａ ｓｆ ｎ Ｓ ｙ ｅｍ ｘｒ ｔ ａ＂ ｙ ｓｌ ａ ｎ ｄ ｌ ａ ｏ ｌ ｖ ｎ
面 向企 业 应 用 的 文 本 自动分 类 系统 的设 计 和 实 现
黄 浩 王英林
（ 上海交通大学计算机科学与工程 系 上海 ２ ０ ３ ） ０ ０ ０
摘
要
讲述 了为单个企 业提供 文本 自动分 类服 务的系统的设计和 实现方法。对 系统 中所 涉及 的关键 技术包括 向量 空间模 型、
图 １ 系统的整体架构
１ 系统 架构
系统 的整体结构如 图 １所示 。在 系统 中 ， 业用 户恨 据 自 企 己的需要去构建 自己 的分类 体系 。针对 预先 建好 的 每一个 类
别， 用户再通过两种方 式来 填充样本 库 。填允 样本 库的方 式请 参见 ２ １ 企业兴趣 的建立 与维护。
维普资讯
第２ 第 １ ４卷 １期
２０ ０ ７年 １ １月
计 算机应 用 与软件
Ｃｏ ｕ ｅ ｐ ｉ ａｉｎｓａ ｄ Ｓ ｆｗａ ｅ ｍｐ ｔ ｒＡｐ ｌｃ ｔｏ ｎ ｏｔ ｒ
基于SpringBoot与Vue框架的中文社科论文分析系统的设计与实现
基于SpringBoot与Vue框架的中文社科论文分析系统的设计与实现一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据处理和分析技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
其中，中文社科论文作为学术研究的重要产出，其分析和挖掘对于推动社会科学研究、政策制定以及学术评价等方面具有深远的意义。
然而，传统的社科论文分析方法往往依赖于人工阅读和整理，效率低下且易出错。
因此，开发一款高效、自动化的中文社科论文分析系统成为当前研究的热点。
本文旨在设计并实现一个基于Spring Boot与Vue框架的中文社科论文分析系统。
该系统将结合自然语言处理、数据挖掘和信息检索等技术，实现对中文社科论文的自动分类、关键词提取、主题分析等功能。
通过该系统，研究人员可以更加高效地对社科论文进行大规模分析，提取有价值的信息，为学术研究和决策支持提供有力工具。
本文首先介绍了系统设计的背景和意义，分析了当前中文社科论文分析领域的现状和挑战。
然后，详细阐述了系统的整体架构、功能模块以及关键技术实现。
在系统实现部分，重点介绍了基于Spring Boot的后端服务设计和基于Vue的前端界面开发，包括数据库设计、API接口开发、前端页面布局和交互逻辑等。
还介绍了系统在实现过程中遇到的关键问题及其解决方案。
通过实际案例和数据分析，验证了该系统的有效性和实用性。
实验结果表明，该系统能够准确地对中文社科论文进行分类和主题分析，提取出高质量的关键词和主题信息，为社科研究提供了有力支持。
该系统还具有较好的可扩展性和灵活性，可以根据不同需求进行定制和扩展。
本文的研究工作不仅为中文社科论文分析提供了一种新的解决方案，也为其他领域的文本分析系统提供了有益的参考和借鉴。
二、相关技术介绍SpringBoot是由Pivotal团队开发的一个开源的Java框架，它旨在简化Spring应用的初始搭建以及开发过程。
SpringBoot通过自动配置、内嵌容器等技术手段，大大减少了项目配置的复杂度，使开发者能够更专注于业务逻辑的实现。
办公流程管理系统的设计与实现
二、办公用品管理系统的实现方 法
1、系统架构：基于B/S架构，采用三层架构模式，包括数据访问层、业务逻 辑层和表示层。
2、数据库设计：使用关系型数据库管理系统（RDBMS），如MySQL或Oracle， 构建数据库表，存储办公用品信息、库存信息等。
三、系统实现
在系统实现阶段，我们需要根据系统设计和编码规范进行编码和测试。以下 是系统的核心功能实现：
1、用户管理模块
（1）用户注册和登录功能：通过表单接收用户信息，验证用户信息的合法 性，并将信息保存到数据库中；
（2）用户信息维护功能：通过表单接收用户信息，对数据库中的信息进行 更新；
（3）权限分配功能：根据用户的角色，赋予用户相应的权限。
2、业务逻辑层：实现办公流程中的各项业务逻辑，包括流程定义、流程启 动、流程审批、流程监控等。
3、表现层：为用户提供可视化的界面，展示流程进展、待办事项、已办事 项等。
4、接口层：与其他系统（如人力资源、财务等）进行数据交互，实现信息 集成。
三、实现关键技术
1、工作流技术：使用工作流引擎来定义、管理和执行办公流程。例如，可 以使用开源的工作流引擎Activiti或者jBPM。
3、办公用品跟踪与监控：利用RFID技术，实现办公用品的实时跟踪与监控， 提高库存管理效率。
4、数据分析与预测：利用数据挖掘和机器学习技术，对办公用品的消耗数 据进行预测和分析，优化采购计划。
5、安全性保障：采用多层次的安全措施，包括访问控制、数据加密、防火 墙等，确保系统的安全性。
6、用户界面设计：采用响应式设计，适应不同设备的屏幕尺寸，提供直观、 简洁的用户界面。
2、云计算技术：利用云计算技术实现流程的动态部署和扩展，满足大规模 用户的需求。
一个基于概念的中文文本分类模型
一个基于概念的中文文本分类模型苏伟峰李绍滋厦门大学计算机科学系厦门361005摘要本文提出一个电子文档的自动分类的模型：基于《知网》之上，经过对文档的关键词的抽取和排岐，进而得到关键词的概念，再对关键词的概念进行综合而得到该文本的所属的类别，实验证明该模型有较好的效果。
关键词文本分类概念《知网》全信息一、引言在过去几年中随着科学技术的迅猛发展，特别是随着因特网的快速发展，各种信息情报激增，特别是网上信息浩如烟海，人们可能通过因特网能很快地得到大量的资料，因此如何对所获得资料进行科学有效地管理是摆在人们面前一个不可回避而又很有意义的问题。
对资料进行管理一个很常见的方法就是对它们系统地进行分类。
显然，用人工对文本材料进行分类的过程是通读所有文章，然后再对它们进行归类保存。
当然这需要许多具有丰富经验和专门知识的分类人员做大量的工作，显然这个过程具有周期长、费用高、效率低的特点，在信息爆炸的今天很难满足实际需要，如何运用计算机进行自动分类成了许多人的研究方向。
一般而言，文本分类方法可分为两个类型：基于外延方法的分类方法：这种类型的分类方法不关心文本的语义，根据文本的外在特征进行分类。
最常见的方法是基于向量空间模型（V ector Space Module）的方法，该方法的思想是：把文本表征成由特征项构成的向量空间中的一个点，通过计算向量之间的距离，来判定文本之间的相似程度。
采用该模型的文本分类方法一般步骤是：先通过对训练语料的学习对每个类建立特征向量作为该类的表征，然后依次计算该向量和各个类的特性向量的距离，选取距离大小符合域值的类别作为该文本所属的最终类别。
这种方法有了很多的应用，但是其不足之处也是显而易见的：1.正确率一般只能达到80%，且很难进一步向上发展2.对于不同体材的文本，则其归类正确率更是大打折扣。
基于语义的分类方法：这种类型的分类方法采用全部或部份理解文本的语义而进行归类。
主要可以分为以下三类：1.基于词的归类技术文本的语义是基于概念之上的，而词是概念的基本构成单位，从文本抽取出能反映出该文本的关键词，通过对关键词归类而进行归类，显然这种方法产生的归类其实并不是真正通过语义来进行归类，属于较早采用的技术。
计算机专业张亚涛-OA-办公自动化系统的设计与实现_白老师给的模板
毕业设计(论文)OA-办公自动化系统的设计与实现院（系）名称继续教育学院 专业名称 计算机科学与技术 学生姓名 张亚涛 指导教师王 丽2013年6月f 单位代码 10006 学 号61231353 分类号密 级论文封面书脊本人声明我声明，本论文及其研究工作是由本人在导师指导下独立完成的，在完成论文时所使用的一切资料均已在参考文献中列出。
作者：张亚涛签字：时间：年月OA-办公自动化系统的设计与实现学生：张亚涛指导老师：王丽摘要办公自动化，英文Office Automation，简称OA，是办公信息处理的自动化，它利用先进的技术，使人的各种办公业务活动逐步由各种设备、各种人机信息系统来协助完成，达到充分利用信息，提高工作效率和工作质量，提高生产率的目的。
所开发的办公自动化系统，基于公司本身内部管理及业务发展需求，应用计算机技术，Internet技术，实现企业办公自动化，管理信息化。
本系统在Java平台上开发，基于B/S架构，使用MVC设计模式、Struts+Hibernate+Spring框架、Mysql数据库和Jbpm工作流引擎，来实现系统后台。
系统的界面实现使用的是Jquery-Easy Ui。
该系统从方便用户使用、操作简便、界面简洁实用的角度出发，设计了用户登录、个人办公、信息中心、部门和用户管理、工作流程、角色管理6个模块，在功能上基本实现了企业的办公自动化。
论文的开始部分介绍了系统的背景和研究意义，在下面的内容中描述了系统的总体设计和实现过程，包括其功能结构的分析和功能划分，以及数据库的设计和建立，在功能分析和设计的基础上编程实现，展现了一部分界面的设计。
经过测试系统运行稳定、使用方便。
论文最后列出了系统在设计方面所存在的不足以及改进的思路。
关键词：办公自动化，工作流，管理，信息化OA-Design and Realization of office automation systemABSTRACTAuthor：ZHANG Ya-taoTutor：WANG LI Office automation, English Office Automation, abbreviated as OA, the automation of information processing that work , it utilizes advanced technology, makes various official working operational activities of people's help to finish by various apparatus , various man-machine information systems progressively , reach and fully utilize information, improve working efficiency and work quality , the purpose to boost Productivity .The office automated systems based on auspicious open scientific and technological computer training school internal management and business develop the demand, employ the computer technology, Internet technology, realizes enterprise's office automation, manage the information. Use Java platform for small web site development is the trend of future development. Base on B / S structure, using the MVC design pattern, Struts + Hibernate + Spring Framework, Mysql database and Jbpm workflow engine, to achieve the system background. The system interface is user Jquery-Easy Ui.The system from the user-friendly, easy to operate, the interface is simple and practical point of view, to design a user logs on, personal office, information center, department and user management, workflow, role management review of five to six modules, functions basically realized office automation.The beginning of the paper describes the background and significance, the overall design of the system described in the following content and implementation process, including analysis of its functional structure and functional division, as well as database design and build, functional analysis and design on the basis of programming, showing part of the interface design. Tested system is running stable, easy to use. The paper concludes with a list system shortcomings in the design and improvement ideas.KEY WORDS: Office automation, Workflow, Management, Information目录1 绪论 (1)1.1 办公自动化系统研究背景及意义 (1)1.2 本文研究目标及意义 (3)2 系统需求分析 (5)2.1系统实现目标 (5)2.2 系统功能需求 (5)3 总体设计 (7)3.1功能总体设计 (7)3.2功能模块描述 (7)3.2.1 个人办公模块 (7)3.2.2 信息中心模块 (8)3.2.3 工作流程模块 (8)3.2.4 部门用户模块 (9)3.2.5 角色管理模块 (9)3.3 数据库总体设计 (10)3.3.1 数据库需求分析 (10)3.3.2 数据库概念结构设计 (11)3.3.3 数据库逻辑结构设计 (13)4 详细设计 (19)4.1 系统开发环境及工具 (19)4.2 功能详细设计 (19)4.2.1 登录模块设计 (19)4.2.2 部门用户模块 (20)5 系统的实现 (22)5.1 硬件环境 (22)5.2 开发环境 (22)5.3 部署平台 (22)5.4 使用的框架及技术 (22)5.5 编码实现 (24)5.5.1 编写代码的规范 (24)5.5.2 编码实现 (25)5.6 界面设计及实现 (29)5.6.1 登录页面设计 (29)5.6.2 系统首页设计 (30)5.6.3 部门管理页面设计 (31)5.6.4 用户管理页面 (35)5.6.5 角色管理页面设计 (35)5.6.6 日记页面设计 (36)5.6.7 信息中心页面设计 (39)结论 (41)致谢 (42)参考文献 (43)1 绪论1.1 办公自动化系统研究背景及意义办公自动化（Office Automation,简称OA）是将现代化办公和计算机网络功能结合起来的一种新型的办公方式。
中文网页分类的研究与实现
ＫＮＮ 分 类 等 关 键 技 术 ． 结 合 网 页 的 特 征 ， 分类 中 的 特 征 加 权 公 式 进 行 了 一 定 的 改 进 ． 验 结 果 表 明 改 进 后 的 特 征 加 并 对 实 权公式取得了较高的分类准确率． 关 键 词 ： 页分 类 Ｉ 页 净 化 Ｉ 征 加 权 ； 网 网 特 ＫＮＮ 分 类
１ 系统 总体 结 构
本 系统一 共有 网页 训练 、 网页分类 ２大模块 ．
（ ）网页训 练模 块 １
输入 ： 练 网页集 训
图 １ 分 类 过 程 圈 收 稿 日期 ：０ ６ ７ ９ ２０ —０ —０ 。
作者简 介： 程传鹏（ ９ ６ ）男 ， １７ 一 ， 河南信 阳人 ， 士． 硕
究 引起 了研 究 人员 的极 大 兴趣 ． 目前英 文 自动 分 类 已 经取 得 了丰硕 的成 果 ， 出了多 种成熟 的分类方 法 ， 提 如 最 近邻 分类 （ ＫＮＮ）［ 、 １ 贝叶斯分 类 （ ａ ｅ ） 决 策树 ］ Ｂ ｙｓＥ 引、 方 法Ｌ 以及基 于支持 向量机 （ ＶＭ）４等方 法 ， 对 于 ３ Ｓ ［ 但
中文 文本 的 自动 分类 技术研 究 尚不 尽人 意．
圜
文本 自动分 类技 术 是 网页 自动分 类 的基 础． 是 但 同普通英 文 文本 相 比 ， 中文 网页具有 自身 的特 性 ， 网页
使 用超 文本 设计 ， 含大 量 的具 有 丰 富意 义 的 ＨＴ 包 ＭＬ
标 签 和超链 接． 文 正是 利用 网页 的这些 特 点 ， 传统 本 对 的特 征加权 公 式进 行 了一 些 改 进 ， 验 结 果 表 明 改进 实 后 的特征加 权 公式取 得 了较 高的 分类 准确 率．
学习笔记：NLP概述和文本自动分类算法详解
学习笔记：NLP概述和⽂本⾃动分类算法详解感谢：https:///articles/2018-07-25-5⼀、 NLP 概述1.⽂本挖掘任务类型的划分⽂本挖掘任务⼤致分为四个类型：类别到序列、序列到类别、同步的（每个输⼊位置都要产⽣输出）序列到序列、异步的序列到序列。
同步的序列到序列的例⼦包括中⽂分词，命名实体识别和词性标注。
异步的序列到序列包括机器翻译和⾃动摘要。
序列到类别的例⼦包括⽂本分类和情感分析。
类别（对象）到序列的例⼦包括⽂本⽣成和形象描述。
2.⽂本挖掘系统整体⽅案达观数据⼀直专注于⽂本语义，⽂本挖掘系统整体⽅案包含了 NLP 处理的各个环节，从处理的⽂本粒度上来分，可以分为篇章级应⽤、短串级应⽤和词汇级应⽤。
篇章级应⽤有六个⽅⾯，已经有成熟的产品⽀持企业在不同⽅⾯的⽂本挖掘需求：垃圾评论：精准识别⼴告、不⽂明⽤语及低质量⽂本。
黄反识别：准确定位⽂本中所含涉黄、涉政及反动内容。
标签提取：提取⽂本中的核⼼词语⽣成标签。
⽂章分类：依据预设分类体系对⽂本进⾏⾃动归类。
情感分析：准确分析⽤户透过⽂本表达出的情感倾向。
⽂章主题模型：抽取出⽂章的隐含主题。
为了实现这些顶层应⽤，达观数据掌握从词语短串分析个层⾯的分析技术，开发了包括中⽂分词、专名识别、语义分析和词串分析等模块。
3.序列标注应⽤：中⽂分词同步的序列到序列，其实就是序列标注问题，应该说是⾃然语⾔处理中最常见的问题。
序列标注的应⽤包括中⽂分词、命名实体识别和词性标注等。
序列标注问题的输⼊是⼀个观测序列，输出的是⼀个标记序列或状态序列。
举中⽂分词为例，处理「结合成分⼦」的观测序列，输出「结合/成/分⼦」的分词标记序列。
针对中⽂分词的这个应⽤，有多种处理⽅法，包括基于词典的⽅法、隐马尔可夫模型（HMM）、最⼤熵模型、条件随机场（CRF）、深度学习模型（双向 LSTM 等）和⼀些⽆监督学习的⽅法（基于凝聚度与⾃由度）。
4.序列标注应⽤：NER命名实体识别：Named Entity Recognition，简称 NER，⼜称作「专名识别」，是指识别⽂本中具有特定意义的实体，主要包括⼈名、地名、机构名、专有名词等。
办公自动化系统(OAS)中文档模块的设计与实现
（ 安徽 国防科技职业学院，安徽 六安 ２ ７ １ ） ３０ １ 摘 要：通过办公 自 动化 系统的建设 ，可 以有效的规 范企业的工作流程和员工的工作行为，因
此，开发出一套完整的办公 自 动化 系统是企 业信 息化建设的迫切需要。而在公 自 动化 系统建设 中的文档管理方面，不少企业存在 电子文档众多、管理混乱 、效率低下等诸多问题 。本文对办
２ ．办 公 自动 化系统 的作用
办 公 自动化系 统是 企业 除 了生产 控制之 外 的信息 处理 与管理 的集 合 。对 于单 位 的领 导来 说 ，办 公 自 动化 系统是 决策支 持 系统 ，能够 为领 导提供 决策 参考 和依据 ；对 于 中层 管理者 ，办 公 自动 化系 统是 信息
功 能 ）外 ，还 要实现 文档和 目录 的转 移功 能， 即将 文 档或 目录转 移 至其他 目录下 。 （）回收站管 理 。回收 站 的功能是 防止 文档 或 目录 的误删 除操作 ，用户 在文 档管理 子模 块 中删 除 的文 ２ 档 或 目录 将进 入 回收站 ，通 过 回收站 可还 原被 删 除 的文档 或 Ｅ录 ，也 可将 被删 除 的文档 或 目录进行 彻底 ｌ
科学 的决策 。 二 、办公 自动 化系统 （ ＡＳ ｄ 文档 管理模块 的系统 分析 Ｏ ） ￣ １ ．需求分 析
根据 文档 管理 的基本 需求 ，本 模块 需要完 成 以下任 务 。 （） 限管理 。文 档管理 中 的权 限管理非 常关键 ，必 须对 目录和 文档 进行 可细 化 的权 限管 理 ，使 文档 １权
者检 索 、时间检 索和类 型检 索等 多种检 索手段 。
收稿 日期 ：２ １ 一 １ 一Ｏ ＯＯ ２ ９
作者 简介 ：杨 力 （ ９１ ） １８～ ，陕 西成 阳人 ，安徽 国防科 技职 业 学院 ，讲 师 。
基于深度学习与《中国图书馆分类法》的文献自动分类系统研究
1 文献分类方法发展概述随着信息技术的发展，数据的规模效益开始显现，大数据时代推动了科技文化的发展，也带来了新的挑战。
图书馆作为数据文献索引的中心，如何科学管理分类海量的文献已经成为一个重要课题。
在图书馆的众多业务工作中，对文献的编目标引是其中重要的一环[1]。
传统的手工分类方法是将一篇篇文档按照某种规则归类到某一个特定类别或主题之中。
在我国使用最广泛的分类方法与体系是《中国图书馆分类法》。
这是我国编制出版的一部具有代表性的大型综合性分类法，是当今国内图书馆界使用最广泛的分类法体系，简称《中图法》。
但是，由于其类目较多，单纯依靠人工对文献进行分类，存在工作量大、效率低、对人员专业技能要求高等问题，因此寻求一种自动化文献分类方法一直是专家学者研究的重难点[2]。
自动化文本分类系统主要依靠计算机来实现，因此如何让计算机“理解”这些文本便是文本分类首先需要解决的问题。
文献中的字词都是以句子形式出现的，不利于文本的处理识别。
需要通过分词将连续的句子切割组合成有意义的词语。
中文分词不同于英文，英文由于语言特性，单词之间有空格符作为天然的分界，而中文的汉字是相连没有分界符的。
此外，中文的词语长短不一，包含的汉字个数也有差别，这也给分词任务增加了不少难度[3-4]。
现有的分词方法可分为三大类：基于字符串匹配的分词方法、基于理解的分词方法和基于统计的分词方法[5-7]。
基于字符串匹配的分词方法主要利用机械匹配的方法将待分析的汉字串与一个“充分大的”机器词典中摘 要 为了弥补传统文献分类方法的不足，满足信息时代下激增的文献分类需求，文章提出了一种文献自动分类算法，结合NLPIR分词系统与Skim-gram词向量模型提取文献的特征向量矩阵，并在此基础上结合卷积神经网络对文献的中图法分类号进行预测。
实验结果显示，文章提出模型的基本大类准确率为97.66%，二级分类准确率为95.12%，详细分类的准确率为92.42%。
基于机器学习的Web文本自动分类
基于机器学习的Web文本自动分类摘要：提出了一种基于机器学习的Web文本自动分类的架构，提出了中文Web文档自动分类的主要技术问题。
介绍了中文Web文档自动分类工具的总体设计，它主要包括网络蜘蛛、中文分词、特征选取和贝叶斯分类器等功能模块。
最后对中文Web 文档自动分类器进行了实验。
关键词：Web信息检索；文本分类；机器学习Web已经发展成为拥有巨大信息资源的分布式信息空间，包含有巨量的各种类型的Web文档。
搜索引擎很难满足不同用户对检索结果精化的要求。
本文研究的Web文本自动分类系统,通过学习用户感兴趣的样本文本自动建立用于Web文本分类的特征词库，通过特征词条匹配自动实现Web文本分类，有效提高检索的精度，给出符合用户要求的定制检索结果，可以大大降低人工二次浏览筛选的工作量。
1Web文本自动分类系统总体框图1.1网络蜘蛛网络蜘蛛有两种策略来遍历Web空间：广度优先和深度优先。
采用广度优先策略，有利于提高网络蜘蛛的抓取速度。
图1Web文本自动分类系统总体框图要正确提取HTML文档中所需的链接和文本信息，首要的问题是对HTML进行解析，将HTML字符流变为由HTML标签系列组成的结构化文档。
按照Robots协议，网络蜘蛛进入一个网站时应首先访问一个特殊的文本文件Robots.txt，这个文件通常置于网站服务器的根目录下，网站管理员可以通过Robots.txt来定义哪些目录不能被网络蜘蛛访问，或者哪些目录对于某些特定的网络蜘蛛不能被访问。
网站管理员建立将链接信息写入sitemap.htm中，那么，网络蜘蛛可以把sitemap.htm文件作为网站Web文档抓取的入口。
1.2HTML结构化解析网络蜘蛛抓取的Web文档中包括多种格式的信息，如HTML档、图片、DOC文档、PDF文档、多媒体信息及其它格式的信息基于Web文本内容的分类对其中的图片和声像信息并不感兴趣，应将其剔除。
静态Web文档是HTML格式文档，动态Web文档是由脚本来动态生成的HTML格式文档。
办公自动化系统的设计和实现
办公自动化系统的设计和实现作者：金晓梅来源：《电脑迷》2014年第07期摘要办公自动化系统就是使用计算机系统执行一系列办公操作。
传统开发办公自动化系统时经常会出现重复开发以及人员权限的变动和流程的改变会导致系统的重新建模和重新设计，针对这种情况，本文提出了“公共模板”的概念，利用“公共模板”实现了一个具体的办公自动化系统。
关键词办公自动化系统公共模板 Lotus Domino 工作流中图分类号：TP316 文献标识码：A0引言利用网络通讯基础及先进的网络应用平台，建设一个安全、可靠、开放、高效的信息网络和办公自动化、信息管理电子化系统，为管理部门提供现代化的日常办公条件及丰富的综合信息服务，实现档案管理自动化和办公事务处理自动化，以提高办公效率和管理水平，实现企业各部门日常业务工作的规范化、电子化、标准化，增强档案部门文书档案、人事档案、科技档案、财务档案等档案的可管理性，实现信息的在线查询、借阅，最终实现“无纸”办公。
1需求分析1.1功能需求本系统是为某校办公自动化的需要而开发的，该学校需要解决如下问题：创造一个集成化的办公环境；支持信息传递；提供具有工作流性质的处理过程和监督功能；提供集成处理与发布信息的工作平台；实现文档管理的自动化；提供与其它管理信息系统（ MIS ）的信息交流。
1.2功能介绍办公自动化系统功能介绍1.3 流程图公文流转系统分为三个功能模块。
（1）发文管理模块：发文管理即各个部门提交报文，文件不指定路线，由发文的个人制定流程，报文以附件方式传送，每个用户只需要选择“转呈”下拉菜单中的下一转呈人，该公文就会自动流转到下一个处理人手中，由每个客户端成员查看文件，履行相应动作，并继续流转。
管理员进行最后的处理。
（2）收文管理模块：收文管理模块显示了所有需要签收的公文记录，处理人只要点击查看，并进行相应的动作，公文就会按照流转路线向下一个处理人传递。
（3）公文跟踪模块：公文跟踪管理功能提供对单位内部所有在流转公文状态的跟踪、查询，根据工作的实际需要可以对这些功能进行催办、删除和改变流程负责人等功能。
文本分类算法毕业论文
文本分类算法毕业论文学院：计算机科学与技术学院专业：电子信息科学与技术论文题目：基于半监督的文本分类算法摘要随着Internet的出现，大量的文字信息开始以计算机可读的形式存在，以传统的手工方式对这些信息进行组织整理既费时费力且效果不理想。
文本分类作为处理和组织大量文本数据的关键技术，可以利用机器来对文本进行分析整理，使用户从繁琐的文档处理工作中解放出来，并能极大地提高了信息的利用率。
文本分类是指分析文本内容并按一定的策略把文本归入一个或多个合适的类别的应用技术。
而作为信息过滤、信息检索、搜索引擎、文本数据库、数字化图书馆等领域的技术基础，文本分类技术有着广泛的应用前景。
本文首先介绍了文本分类的背景，文本分类所用的半监督算法及文本分类的几个关键技术。
然后鉴于高分类精度需要大规模己标记训练集而已标记文档缺乏，利用未标识文档进行学习的半监督学习算法己成为文本分类的研究重点这一情况，着重研究了半监督分类算法。
最后本文设计了一个文本分类原型系统，为保证分类的准确性，采用了不同的标准数据集进行测试，并评价了其分类的性能。
通过以上实验表明，当有足够的己标识文档时，本算法与其它算法性能相当，但当已标识文档很少时，本算法优于现有的其它算法。
关键词:文本分类；半监督学习；聚类；EM；KNNABSTRACTWith the emergence of Internet, a large number of text messages began to exist in the form of computer-readable, to the traditional manual way for organizations to collate the information is time-consuming effort and the result is not satisfactory. As the key technology in organizing and processing large mount of document data, Text classification can use the machine to collate the text analysis, allowing users from the tedious work of document processing liberated and can greatly improve the utilization of information. Text classification is a supervised leaning task of assigning natural language text documents to one or more predefined categories or classes according to their contents. Moreover, text classification has the broad applied future as the technical basis of information filtering, information retrieval, search engine, text database, and digital library and so on..This thesis firstly introduces the background of the text classification, text classification using semi-supervised algorithm and a few key technologies about text classification. Secondly considering the contradiction of deadly need for large labeled train-set to obtain high classification accuracy and the scarcity of labeled documents，this thesis emphasizes on improvement of Semi-supervised classification algorithms，Finally we design a document classification system. In order to ensure the accuracy of classification, using a data set different standards for texting and evaluation of the performance of their classification. The experiments above showed the superior performance of our method over existing methods when labeled data size is extremely small. When there is sufficient labeled data，our method is comparable to other existing algorithms.Keywords: text classification; semi-supervised leaning; clustering; EM; KNN目录1 引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2本文的内容组织 (2)2 半监督学习 (3)2.1半监督学习的概念及意义 (3)2.2半监督学习的研究进展 (4)2.3半监督学习的方法 (5)2.3.1协同训练(Co-training) (5)2.3.2自训练 (6)2.3.3半监督支持向量机（S3VMs） (7)2.3.4基于图的方法（Graph-Based Methods） (8)2.4本章小结 (9)3 文本分类 (10)3.1文本分类的概念及意义 (10)3.2文本分类的国内外研究情况 (10)3.3文本分类的关键技术 (11)3.3.1文本特征生成 (12)3.3.2特征选择与降维 (14)3.3.3权重计算 (16)3.3.4文本分类技术 (17)3.3.5文本分类技术性能评价 (22)3.4本章小结 (25)4 基于EM和KNN的半监督文本分类 (27)4.1引言 (27)4.2相关工作 (27)4.2.1聚类分析 (27)4.2.2 EM算法 (30)4.2.3 KNN算法 (31)4.3基于EM和KNN的半监督文本分类算法 (31)4.3.1问题描述 (32)4.3.2算法思想 (32)4.3.3基于EM算法的聚类分析 (33)4.3.4基于Knn算法的分类 (35)4.3.5算法步骤 (36)4.4算法效率分析 (37)4.5本章小结 (38)5 实验与分析 (39)5.1实现EM-KNN算法 (39)5.1.1实验平台 (39)5.1.2算法实现及流程图 (39)5.2实验结果与分析 (43)5.3小结 (43)总结 (44)参考文献 (45)翻译部分 (48)英文原文 (48)中文译文 (54)致谢 (61)1 引言1.1课题背景随着信息技术的发展，互联网数据及资源呈现海量特征，而且，越来越多的信息以电子文本的形式存在。
一种改进的SVM文本数据分类技术研究
ｏ ｌ ａ ｉｈ ｔａｎ ｎ ｆ ｃ ｅ ｃ ， ｔｔｅ ｓ ｍｅ ｔ ａ ｂ ａ ｎ ｔ ｅ ｖ ｒ ｉｈ ｃａ ｓ ｃ ｔ ｎ ａ ｃ ｒ ｃ ａ ｅａ ｄ ｒ ｃ ｌ ｒ ｔ． ｎ ｙ ｈ ｓｈ ｇ ｉｉ ｇ ｅｆ ｉ ｎ ｙ ａ ｈ ａ ｍｅ ｃ ｎ ｏ ｔｉ ｈ ｅｙ ｈｇ ｌｓ ｉ ａ ｉ ｃ ｕ ａ ｙ ｒ ｔ ｎ ｅ ａｌ ａｅ ｒ ｉ ｉ ｉ ｆ ｏ Ｋｅ ｒ ｓ ｔ ｘ ｎ ｎ ； ｅ ｔ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ｓ ｐ ｏｔｖ ｃｏ ｃ ｉ ｅ ｖ ｃｏ ｐ ｃ ｄ ｌ ｙ ｗｏ ｄ ： ｅ ｔ ｍｉｉ ｇ ｔ ｘ ａ ｓｆ ａ ｉ ； ｕ ｐ ｒ ｅ ｔｒｍａ ｈ ｎ ； ｅ ｔｒｓ ａ ｅｍｏ ｅ ｃ ｉ ｏ
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文档分类和摘 要抽取『 。 Ｊ 王永成［ 一 ３ １ 等研制的基于神经网
络优 化 算 法 的 中文 文 本 自动 分 类 系 统 。近 期 研 究 中 比 较 突 出 的是 中科 院 的 中文 文 本 智 多 星分 类 器 ，它 采 用 多 种 分 类 方法 。 文 基 于 以上 文 献 基 础 上 ， 出 了 一 种 本 提
关键 词 ： 本 挖 掘 ； 本 分 类 ； 持 向量 机 ； 文 文 支 向量 空 间 模 型 中 图分 类 号 ：Ｐ ９ Ｔ ３１ 文 献标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ １７ １ （０ ２ ０ － ０ ０ ０ １０ － １９ ２ １ ）４ ０ ７ － ２
Ａｎ Ｉ ｐ ｏ ｅ ＶＭ ｘ ｔ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｃ ｎ ｌ ｇ ｓ ａ ｃ ｍ ｒ ｖ ｄ Ｓ Ｔｅ ｔＤａ ａ Ｃｌ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｉ
一种国内信息导航系统中的中文信息自动标引方法的设计与实现
中文文 章 的语言特 点是词 与词 之间无 明显 的分 隔 符， 因而需要 借 助分 词词 典 对 文章 的 句 子进 行 分词 处 理 ， 章 中满 足词典 构词 模 式 的字 串被作 为一个 词 参 文 与词频 统计 和权 重 计算 。 当整 个 文 章被 切 分完 毕 后 ， 从 中挑 选 出权重 最大 的若干个 词作 为本篇 文章的关 键
关 键词 标 引的概念 特征 明显 。选取 的关 键词与 文
章主题 的相 关程 度较 高 ， 因而查 准率 高 ， 文献 数 目越 大 越能显 出其 优势 。标 引 中提取 出的关 键 词 和权 值 ， 可
以直接用 于实现 文献 的 自动分类 。但关键 词标引对 分
词词典 的覆 盖范 围有 较 高要 求 ， 别是 对 于 新词 和许 特
网上 的信息相 当丰 富 ， 在 的搜 索 引擎 普遍 存 在 现
的问题 不再 是能 找 到多 少 文 献 ， 是 找 到 了太 多 的 文 而 献， 且很 多 文献不 一定 与 用 户 的要 求 相 关 因此 提 高 查 准率是 搜 索引擎 查找效 率 的主要体 现 。 不用说 ， 户 当然 希 望 在 网 上所 花 检 索 时间 和费 用
检索 的时间效 率 ， 息检索 的精 度不 是主要 指标 ， 以 信 所 信息 导航系 统不 选择 浓缩摘 要标 引方 法 。
① 文 献 数 目大 、 积增 长快 ， 体 而且 文本 的长度 变 化范 围较大 ， 几 Ｋ 从 Ｂ到几 百 Ｋ Ｂ不 等 ， 因此要 求 索 引
维普资讯
的相关信 息 最好无 遗 漏 ， 因此 “ 全 率 ” 网络信 息 检 查 在
索的过 程 中仍是 一个 重要 的评判 标 准。
文档资料管理系统的设计与实现—免费毕业设计论文
文档资料管理系统的设计与实现—免费毕业设计论文一、选题背景随着数字化时代的到来，文档资料管理成为了各个领域的重要课题。
传统的文档资料管理方式不仅效率低下，还容易导致文件遗失、损坏甚至泄露的问题。
因此，设计和实现一个高效、安全的文档资料管理系统成为了迫切需求。
二、设计目标1.提高文档管理的效率：通过系统化、自动化的方式，实现文档的快速分类、检索和共享，提高办公效率。
2.加强文档资料的安全性：建立严格的权限管理和访问控制机制，减少文档遗失、损坏和泄露的风险。
3.优化文档保存和备份：实现文档的多版本管理和定期备份，确保文档的完整性和可靠性。
三、系统功能1.文档资料录入功能：用户可以通过系统将文档资料进行录入，并进行分类和标记，便于后续的检索和管理。
2.文档资料检索功能：用户可以通过关键词、日期、分类等方式进行检索，并实现快速准确的结果展示。
3.文档资料共享功能：用户可以将特定的文档资料进行共享，便于团队合作和信息交流。
4.文档资料权限管理功能：建立不同级别的访问权限，并通过身份验证机制实现精确的权限控制。
5.文档版本管理功能：系统可以记录文档的修改历史，实现多个版本的管理和控制。
6.文档定期备份功能：系统根据设定的时间间隔，自动进行文档的备份和存档，以保证文档的可靠性和安全性。
四、系统架构设计1.前端界面设计：采用友好的图形界面，便于用户操作和交互。
2.后台数据库设计：设计合理的数据库结构，方便文档的存储、查询和管理。
3.系统安全设计：采用密码加密、身份认证等手段，确保系统数据的安全性和完整性。
4.文件上传和存储设计：通过文件上传模块实现文档的快速导入和存储。
5.检索模块设计：根据用户需求进行全文检索或者关键词检索，快速定位需要的文档。
五、系统实现1. 前端界面的开发：采用HTML、CSS、JavaScript等技术，设计出用户友好的界面。
2.后台数据库的搭建：采用关系型数据库管理系统，如MySQL，进行数据的存储和管理。
采用Python实现的文本分类与情感分析系统设计
采用Python实现的文本分类与情感分析系统设计一、引言随着互联网的快速发展，人们在网络上产生的文本数据量越来越庞大，如何从海量的文本数据中提取有用信息成为了一项重要的任务。
文本分类和情感分析作为自然语言处理领域的重要研究方向，可以帮助我们对文本进行自动分类和情感判断，从而更好地理解和利用文本信息。
本文将介绍采用Python实现的文本分类与情感分析系统设计。
二、文本分类1. 文本分类概述文本分类是指根据文本内容的特征将其划分到预定义的类别中。
在实际应用中，文本分类可以帮助我们对新闻、评论、邮件等文本进行分类，从而实现信息检索、情报监控等功能。
2. 文本分类方法常见的文本分类方法包括基于规则的分类、基于统计的分类和基于机器学习的分类。
在设计文本分类系统时，我们可以选择合适的方法来实现不同的需求。
3. Python实现文本分类Python作为一种简洁而强大的编程语言，提供了丰富的库和工具来支持文本分类任务。
我们可以使用NLTK、Scikit-learn等库来实现文本分类功能，并结合各种算法进行模型训练和评估。
三、情感分析1. 情感分析概述情感分析是指通过对文本中表达的情感进行识别和分析，从而判断文本所表达的情感倾向。
情感分析在舆情监控、产品评论分析等领域有着广泛的应用。
2. 情感分析方法情感分析方法主要包括基于词典的方法、基于机器学习的方法和深度学习方法。
不同方法适用于不同场景，我们可以根据具体需求选择合适的方法。
3. Python实现情感分析Python提供了丰富的库和工具来支持情感分析任务，如TextBlob、VADER等库可以帮助我们快速实现情感分析功能。
通过构建情感词典和训练模型，我们可以对文本进行情感倾向判断。
四、系统设计1. 系统架构基于Python实现的文本分类与情感分析系统主要包括数据预处理模块、特征提取模块、模型训练模块和结果展示模块。
通过这些模块协同工作，我们可以构建一个完整的文本处理系统。
基于人工智能的智能办公自动化系统设计与实现
基于人工智能的智能办公自动化系统设计与实现智能办公自动化系统是一种利用人工智能技术，通过自动化和智能化手段，提高办公效率和质量的工具。
本文将介绍基于人工智能的智能办公自动化系统的设计和实现。
一、引言随着时代的进步和科技的发展，人们对办公效率和工作质量有了更高的要求。
传统的办公方式往往需要大量的人力和时间，且容易出现疏漏和错误。
而智能办公自动化系统的引入，将大大提高工作效率和质量，减少人力成本，并为员工提供更好的工作体验。
二、智能办公自动化系统的设计原则1. 用户友好性：系统应具备简单易用的特点，能够快速上手，不需要额外的培训。
2. 智能化：系统应能通过学习和分析用户的行为，提供个性化的服务和建议。
3. 高效性：系统应具备高效的处理能力，快速响应用户的需求，减少用户的等待时间。
4. 规范性：系统应遵循相关的行业标准和规范，确保数据的安全和可靠性。
三、智能办公自动化系统的实现步骤1. 需求分析：首先需要明确用户的具体需求，包括办公的流程、文档处理、会议安排等等。
通过需求分析，可以确定系统的功能模块和设计方向。
2. 数据采集与处理：系统需要收集相关的数据，包括员工的个人信息、办公数据和统计数据等。
这些数据将用于学习和分析，提供个性化的服务和建议。
3. 智能算法的应用：系统需要应用机器学习和深度学习等算法，对收集的数据进行分析和建模。
通过这些算法，系统可以根据用户的行为和偏好，提供智能化的办公方案和建议。
4. 系统集成与部署：将系统的各个模块和功能进行集成和测试，确保系统的稳定性和可靠性。
然后将系统部署到企业的办公环境中，让员工可以轻松使用和享受到系统带来的便利。
四、智能办公自动化系统的应用场景1. 文档管理：系统可以提供智能化的文档管理功能，自动分类和归档文档，提供智能搜索和推荐功能，大大提高员工的工作效率。
2. 会议安排：系统可以自动分析员工的日程安排和偏好，智能地安排会议时间和地点，避免时间冲突和排期问题。