基于深度学习的中文文本情感分析



基于深度学习的中文文本情感分析

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基于深度学习的中文文本情感分析

论文目录
摘要	第1-10页
ABSTRACT	第10页
第一章绪论	第12-21页
1.1 研究背景与意义	第12-15页
1.1.1 研究背景	第12-13页
1.1.2 研究意义	第13-15页
1.2 国内外研究现状	第15-18页
1.2.1 文本情感分析分类	第15-16页
1.2.2 深度学习研究现状	第16页
1.2.3 文本情感分析现状	第16-18页
1.3 研究内容	第18-19页
1.4 本文的组织结构	第19-21页
第二章文本情感分析及深度学习相关研究	第21-32页
2.1 文本情感分析主要任务	第21-22页
2.2 传统文本情感学习机器学习算法	第22-26页
2.2.1 朴素贝叶斯模型	第22页
2.2.2 K近邻模型	第22-24页
2.2.3 基于支持向量机的情感分类研究	第24-26页
2.3 深度学习及神经网络相关算法	第26-29页
2.3.1 人工神经网络	第26-27页
2.3.2 卷积神经网络	第27-28页
2.3.3 LSTM循环神经网络	第28-29页
2.4 基于深度学习的文本情感分析现状	第29-31页
2.5 本章小结	第31-32页
第三章基于双向LSTM的中文文本情感模型参数分析	第32-52页
3.1 深度双向LSTM模型	第32-33页
3.2 优化函数	第33-39页
3.2.1 超参数	第33-36页
3.2.2 L2 Regularizer正则项	第36-37页
3.2.3 激活函数	第37-39页
3.3 结果分析	第39-51页
3.3.1 评价指标	第41页
3.3.2 Embedding方式选取实验	第41-44页
3.3.3 LSTM选取实验	第44-45页
3.3.4 激活函数对比实验	第45-46页
3.3.5 L2 正则化与优化函数RMSprop对比实验	第46-50页
3.3.6 Epoch取值选取实验	第50-51页
3.4 本章小结	第51-52页
第四章基于混合堆叠CBLSTM深度学习模型的中文文本情感分析	第52-65页
4.1 CNN神经网络模型	第52-53页
4.2 基于CNN+双向LSTM(CBLSTM)的深度学习模型	第53页
4.2.1 CNN-BLSTM网络框图	第53页
4.3 卷积层处理	第53-54页
4.4 双向LSTM层	第54-55页
4.5 隐层	第55页
4.6 结果分析	第55-64页
4.6.1 模型对比实验	第55-56页
4.6.2 神经网络结构选取对比实验	第56-58页
4.6.3 增加Dropout层对比实验	第58-60页
4.6.4 模型运行时间对比	第60-61页
4.6.5 Dropout参数选取实验	第61-63页
4.6.6 Leaky Relu参数对比实验	第63-64页
4.7 本章小结	第64-65页
第五章总结和展望	第65-67页
5.1 总结	第65页
5.2 展望	第65-67页
致谢	第67-68页
参考文献	第68-74页
作者在学期间取得的学术成果	第74页

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