基于SVM和深度学习的情感分类算法研究



基于SVM和深度学习的情感分类算法研究

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基于SVM和深度学习的情感分类算法研究

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-9页
第1章绪论	第9-13页
· 研究背景和意义	第9-10页
· 研究现状分析	第10-11页
· 论文主要工作	第11-12页
· 论文组织结构	第12-13页
第2章文本情感分析研究综述	第13-21页
· 情感分析概述	第13页
· 基于情感词典的方法	第13-15页
· 构建情感词典	第13-14页
· 研究思路	第14-15页
· 基于规则的方法	第15-16页
· 句法分析介绍	第15-16页
· 研究思路	第16页
· 基于机器学习的方法	第16-20页
· 机器学习模型介绍	第16-19页
· 研究思路	第19-20页
· 本章小结	第20-21页
第3章基于SVM和复杂句式的情感分类研究	第21-32页
· 问题的提出	第21页
· 相关工作	第21-22页
· 复杂句式研究	第22-25页
· 转折句式	第22-23页
· 条件句式	第23-25页
· 基于SVM和复杂句式的情感分析	第25-28页
· 情感资源构建	第25-26页
· 特征提取规则	第26-27页
· 训练和分类	第27-28页
· 实验及结果分析	第28-31页
· 实验数据	第28页
· 评价标准	第28-29页
· 情感分类的性能	第29-31页
· 本章小结	第31-32页
第4章基于Word2vec和SVM的情感分类研究	第32-45页
· 问题的提出	第32页
· 有监督的情感分类	第32-33页
· Word2vec介绍	第33-36页
· 统计语言模型	第34页
· CBOW	第34-35页
· Skip-Gram	第35-36页
· 基于Word2vec和SVM的情感分类方法	第36-39页
· 研究思路	第36-37页
· 情感分类	第37页
· 特征提取	第37-39页
· 训练和分类	第39页
· 实验及结果分析	第39-44页
· 数据集	第39-40页
· 评价标准	第40页
· 情感分类的性能	第40-44页
· 本章小结	第44-45页
第5章情感分类系统的实现与展示	第45-50页
· 系统设计	第45页
· 情感分类系统的软件组成	第45-46页
· 情感分类系统的模块设计	第46-47页
· 实验结果及分析	第47-49页
· 本章小结	第49-50页
第6章总结与展望	第50-52页
· 工作总结	第50-51页
· 未来的工作	第51-52页
致谢	第52-53页
参考文献	第53-59页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果	第59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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