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基于层次化双向LSTM的评论方面级别情感分析研究

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基于层次化双向LSTM的评论方面级别情感分析研究
论文目录
 
摘要第1-7页
abstract第7-12页
第1章 绪论第12-21页
  1.1 研究背景和意义第12-13页
  1.2 国内外研究现状第13-18页
    1.2.1 粒度上不同级别的情感分析第13-15页
    1.2.2 传统机器学习方法第15-17页
    1.2.3 基于深度学习的方法第17-18页
  1.3 本文主要研究内容第18-19页
  1.4 本文组织结构第19-21页
第2章 相关理论概述第21-30页
  2.1 注意力机制第21-23页
    2.1.1 传统的Encoder-Decoder模型第21-23页
    2.1.2 注意力机制的应用第23页
  2.2 循环神经网络第23-28页
    2.2.1 循环神经网络的基本结构第23-24页
    2.2.2 循环神经网络的常见分类第24-28页
    2.2.3 双向循环神经网络第28页
    2.2.4 循环神经网络的应用第28页
  2.3 记忆网络第28-29页
  2.4 本章小结第29-30页
第3章 基于词性和情感词典的改进第30-40页
  3.1 递归注意力机制记忆网络第31-32页
    3.1.1 递归注意力机制记忆网络的思想和结构第31-32页
  3.2 带权重的MEMORY第32-33页
  3.3 基于位置的权重第33页
  3.4 基于词性的权重第33-34页
  3.5 基于词性的CNN权重第34-35页
  3.6 基于情感词典的权重第35-38页
    3.6.1 情感词典第35-36页
    3.6.2 判断情感倾向的步骤第36-38页
    3.6.3 基于情感词典的权重第38页
  3.7 基于多种权重的记忆网络第38-39页
    3.7.1 获取位置和词性信息第38-39页
    3.7.2 基于多种信息的权重记忆网络第39页
  3.8 本章小结第39-40页
第4章 基于层次化双向LSTM的 RAM改进模型第40-44页
  4.1 评论的特点第40页
  4.2 基于层次化双向LSTM的 RAM改进模型第40-43页
    4.2.1 输入模块第41页
    4.2.2 层次化双向LSTM模块第41-42页
    4.2.3 权重模块第42页
    4.2.4 递归注意力机制模块第42-43页
    4.2.5 输出模块第43页
  4.3 本章小结第43-44页
第5章 实验与结果分析第44-48页
  5.1 实验数据集与实验环境第44-45页
    5.1.1 数据集第44页
    5.1.2 实验环境第44-45页
  5.2 实验评价标准第45页
  5.3 实验对比算法第45-46页
  5.4 实验结果及分析第46-47页
  5.5 本章小结第47-48页
第6章 总结与展望第48-50页
  6.1 本文工作总结第48页
  6.2 未来工作展望第48-50页
参考文献第50-54页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第54-55页
致谢第55页

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