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基于深度学习的虚假评论识别系统的设计与实现
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基于深度学习的虚假评论识别系统的设计与实现
论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-15页
　　1.1 研究背景及意义第10-11页
　　1.2 国内外研究现状第11-12页
　　1.3 论文主要工作第12-13页
　　1.4 论文总体结构第13-14页
　　1.5 本章小结第14-15页
第二章 相关技术第15-23页
　　2.1 自然语言处理技术第15-19页
　　　　2.1.1 自动分词技术第15页
　　　　2.1.2 Word2vec预备知识第15-16页
　　　　2.1.3 词向量第16页
　　　　2.1.4 统计语言模型第16-17页
　　　　2.1.5 神经网络语言模型第17-18页
　　　　2.1.6 Word2vec模型第18-19页
　　2.2 深度学习第19-22页
　　　　2.2.1 循环神经网络第19-20页
　　　　2.2.2 卷积神经网络第20-22页
　　2.3 本章小结第22-23页
第三章 需求分析第23-29页
　　3.1 需求来源第23-24页
　　3.2 模型训练需求分析第24-26页
　　　　3.2.1 数据爬取第25页
　　　　3.2.2 模型构建第25-26页
　　　　3.2.3 模型训练第26页
　　　　3.2.4 模型测试第26页
　　　　3.2.5 数据处理第26页
　　3.3 虚假评论鉴别需求分析第26-27页
　　　　3.3.1 评论输入第27页
　　　　3.3.2 模型计算第27页
　　　　3.3.3 获取评论结果第27页
　　3.4 本章小结第27-29页
第四章 关键问题研究第29-41页
　　4.1 技术背景第29页
　　4.2 现有的技术方案及缺点第29-31页
　　　　4.2.1 评论的语言信息第30页
　　　　4.2.2 评论的其他信息第30页
　　　　4.2.3 评论的语言信息和评论其他信息第30-31页
　　4.3 本文中的关键技术问题与相关设计第31-35页
　　　　4.3.1 总体算法框架第31-32页
　　　　4.3.2 评论内容特征抽取第32-33页
　　　　4.3.3 评论其他信息特征抽取第33-35页
　　　　4.3.4 虚假评论分类第35页
　　4.4 总体设计方案第35-39页
　　　　4.4.1 虚假评论识别系统模块关系第35-36页
　　　　4.4.2 虚假评论识别系统逻辑架构图第36-38页
　　　　4.4.3 虚假评论识别系统总体流程图第38-39页
　　4.5 本章小结第39-41页
第五章 设计与实现第41-67页
　　5.1 虚假评论识别系统总体系统设计第41-42页
　　5.2 模型训练模块设计与实现第42-57页
　　　　5.2.1 数据爬取子模块第42-45页
　　　　5.2.2 数据处理子模块第45-48页
　　　　5.2.3 模型构建子模块第48-51页
　　　　5.2.4 模型训练子模块第51-55页
　　　　5.2.5 模型测试子模块第55-57页
　　5.3 虚假评论鉴别模块设计与实现第57-66页
　　　　5.3.1 评论输入子模块第57-61页
　　　　5.3.2 模型计算子模块第61-63页
　　　　5.3.3 获取评论结果子模块第63-66页
　　5.4 本章小结第66-67页
第六章 测试第67-76页
　　6.1 测试环境第67页
　　　　6.1.1 硬件环境第67页
　　　　6.1.2 软件环境第67页
　　6.2 测试内容第67-68页
　　6.3 模型训练模块第68-71页
　　　　6.3.1 实验设置第68-69页
　　　　6.3.2 对比实验第69页
　　　　6.3.3 实验结果和分析第69-70页
　　　　6.3.4 实验统计和验证第70-71页
　　6.4 虚假评论鉴别模块第71-75页
　　6.5 本章小结第75-76页
第七章 结束语第76-77页
参考文献第77-79页
附录第79-80页
致谢第80-81页
攻读硕士学位期间发表的学术论文目录第81页
攻读硕士学位期间的主要工作第81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。
 
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