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中文微博情感倾向性分析研究

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中文微博情感倾向性分析研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-10页
第1章绪论	第10-17页
1.1 课题背景	第10页
1.2 研究的目的和意义	第10-11页
1.3 相关研究领域的进展与成果	第11-15页
1.3.1 文本情感倾向性分析	第11-12页
1.3.2 中文微博情感倾向性分析	第12-13页
1.3.3 主动学习算法	第13-14页
1.3.4 马尔科夫逻辑网算法	第14-15页
1.4 本文的组织结构	第15-17页
第2章基于主动学习的微博情感倾向性研究	第17-28页
2.1 微博特征选择	第17-18页
2.2 主动学习算法综述	第18-21页
2.2.1 自训练学习算法	第18页
2.2.2 主动学习算法	第18-19页
2.2.3 主动学习算法流程	第19页
2.2.4 训练度阈值设定	第19-20页
2.2.5 迭代权重优化	第20-21页
2.2.6 不平衡语料权重优化	第21页
2.3 实验及结果分析	第21-27页
2.3.1 任务基本设定	第21-23页
2.3.2 实验设定	第23-24页
2.3.3 实验结果及评价	第24-27页
2.4 本章小结	第27-28页
第3章基于马尔科夫逻辑网的微博情感倾向性研究	第28-40页
3.1 马尔科夫逻辑网	第28-32页
3.1.1 马尔科夫网	第28-29页
3.1.2 一阶逻辑	第29-30页
3.1.3 马尔科夫逻辑网	第30-31页
3.1.4 马尔科夫逻辑网的学习与推导	第31-32页
3.2 情感倾向性分析中马尔科夫逻辑网的谓词定义	第32-33页
3.2.1 情感倾向性分析中的基本谓词描述	第32页
3.2.2 证据谓词和目标谓词	第32-33页
3.2.3 推导公式及全局限制公式	第33页
3.3 微博情感对象领域知识优化	第33-36页
3.3.1 引入微博情感对象领域知识的意义	第33-34页
3.3.2 引入微博情感对象领域知识的方法	第34-35页
3.3.3 微博情感对象领域知识的使用	第35-36页
3.4 实验及结果分析	第36-38页
3.4.1 实验设定	第36-37页
3.4.2 实验结果及评价	第37-38页
3.5 本章小结	第38-40页
第4章监督机器学习平台的设计与构建	第40-50页
4.1 构建平台的目的和意义	第40页
4.2 监督机器学习平台设计理念	第40-41页
4.2.1 算法及预处理模块	第40-41页
4.2.2 统一数据标准	第41页
4.2.3 自动化的实验和评估	第41页
4.3 监督机器学习平台总体构架	第41-43页
4.4 监督机器学习平台运作方式	第43-48页
4.4.1 流程控制	第43页
4.4.2 调用说明	第43-48页
4.5 平台在中文微博情感倾向性分析中的应用	第48-49页
4.6 本章小结	第49-50页
结论	第50-52页
参考文献	第52-56页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果	第56-58页
致谢	第58页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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