基于图模型的要素级情感分析研究



基于图模型的要素级情感分析研究

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基于图模型的要素级情感分析研究

论文目录
摘要	第4-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-13页
1.1 研究背景和意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-11页
1.3 研究内容	第11-12页
1.4 论文结构	第12-13页
第二章情感分析的相关技术	第13-25页
2.1 情感分析的相关问题	第13-15页
2.1.1 情感分析的粒度	第13页
2.1.2 情感倾向	第13-14页
2.1.3 情感词典的构建	第14-15页
2.2 要素级情感分析方法	第15-18页
2.2.1 语料级别的要素级情感分析	第16-17页
2.2.2 基于监督学习的要素级情感分析	第17-18页
2.2.3 基于主题模型的要素级情感分析	第18页
2.3 概率图模型的表示	第18-21页
2.3.1 概率图模型概述	第18-19页
2.3.2 概率图模型的表示理论	第19-21页
2.4 概率图模型的推理	第21-25页
2.4.1 精确推理算法	第21页
2.4.2 拒绝性采样	第21-22页
2.4.3 重要性采样	第22-23页
2.4.4 马尔可夫链蒙特卡罗算法	第23-25页
第三章基于概率图模型的要素抽取	第25-41页
3.1 LDA主题模型	第25-29页
3.1.1 LDA主题模型概述	第25-26页
3.1.2 LDA的生成模型	第26-27页
3.1.3 吉布斯采样	第27-29页
3.2 基于改进LDA模型的要素词抽取	第29-34页
3.2.1 常规LDA算法分析与改进	第29-32页
3.2.2 数据集、评价指标	第32-33页
3.2.3 实验结果	第33-34页
3.3 条件随机场模型	第34-37页
3.3.1 线性链条件随机场	第35-36页
3.3.2 条件随机场的学习	第36页
3.3.3 条件随机场的预测算法	第36-37页
3.4 基于CRF模型的要素词抽取	第37-39页
3.5 本章小结	第39-41页
第四章结合用户和评分的要素情感分析	第41-55页
4.1 基于用户评分的要素级情感分析	第41-44页
4.2 基于随机块的社区发现算法	第44-47页
4.3 基于要素级情感分析的推荐算法	第47-49页
4.3.1 推荐算法的研究意义	第47页
4.3.2 基于LDA与情感词典的要素级情感分析与推荐	第47-49页
4.4 实验结果与分析	第49-52页
4.4.1 数据集	第49页
4.4.2 用户聚类实验	第49-50页
4.4.3 评分预测与推荐实验	第50-52页
4.5 本章小结	第52-55页
第五章总结与展望	第55-57页
5.1 论文工作总结	第55-56页
5.2 工作的不足与未来的展望	第56-57页
参考文献	第57-61页
致谢	第61-63页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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