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文本情感特征提取方法研究
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文本情感特征提取方法研究
论文目录
 
致谢第1-5页
摘要第5-6页
Abstract第6-13页
1 绪论第13-20页
　　1.1 研究背景及意义第13-14页
　　　　1.1.1 研究背景第13页
　　　　1.1.2 研究意义第13-14页
　　1.2 国内外研究现状第14-17页
　　　　1.2.1 文本情感特征表示方法研究现状第15-16页
　　　　1.2.2 文本情感特征提取方法研究现状第16-17页
　　1.3 主要创新点第17-18页
　　1.4 论文主要内容及组织结构第18-19页
　　1.5 本章小结第19-20页
2 文本情感分类相关原理介绍第20-35页
　　2.1 文本情感分类基本流程第20-25页
　　　　2.1.1 文本数据预处理第20-22页
　　　　2.1.2 文本表示第22-24页
　　　　2.1.3 文本特征提取第24页
　　　　2.1.4 分类器第24-25页
　　2.2 循环神经网络第25-29页
　　　　2.2.1 长短期记忆神经网络第26-28页
　　　　2.2.2 双向长短期记忆神经网络第28-29页
　　2.3 卷积神经网络第29-31页
　　2.4 注意力机制第31-32页
　　　　2.4.1 注意力机制原理第31页
　　　　2.4.2 注意力机制在RNN中的应用第31-32页
　　2.5 评价指标第32-33页
　　2.6 本章小结第33-35页
3 融合情感特征的文本表达模型第35-46页
　　3.1 word2vec原理第35-37页
　　　　3.1.1 CBOW模型第35-36页
　　　　3.1.2 Skip-gram模型第36页
　　　　3.1.3 模型复杂度对比第36-37页
　　3.2 属性标注第37-38页
　　3.3 W-P词的情感特征表示模型第38页
　　3.4 融合情感特征的文本表达模型第38-40页
　　3.5 实验过程及分析第40-45页
　　　　3.5.1 实验数据集第40页
　　　　3.5.2 实验环境第40页
　　　　3.5.3 实验设计第40-41页
　　　　3.5.4 实验分析第41-44页
　　　　3.5.5 实验结论第44-45页
　　3.6 本章小结第45-46页
4 序列结构化的文本特征提取模型第46-53页
　　4.1 注意力机制的应用第46-47页
　　4.2 序列结构化的文本特征提取模型第47-49页
　　4.3 实验过程及分析第49-52页
　　　　4.3.1 实验设计第49页
　　　　4.3.2 实验分析第49-52页
　　　　4.3.3 实验结论第52页
　　4.4 本章小结第52-53页
5 总结与展望第53-55页
　　5.1 总结第53-54页
　　5.2 展望第54-55页
参考文献第55-59页
作者简介第59-60页
作者攻读硕士学位期间发表的论文第60页

本篇论文共60页，点击这进入下载页面。
 
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