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面向互联网公众评论的情感分析方法研究
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面向互联网公众评论的情感分析方法研究
论文目录
 
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-11页
第一章 绪论第11-16页
　　1.1 研究背景与意义第11页
　　1.2 研究现状及发展趋势第11-14页
　　　　1.2.1 基于词语级的情感分析第11-12页
　　　　1.2.2 基于语句级的情感分析第12-13页
　　　　1.2.3 基于篇章级的情感分析第13-14页
　　　　1.2.4 基于深度学习的情感分析第14页
　　1.3 本文研究内容第14-15页
　　1.4 本文组织结构第15-16页
第二章 相关理论及技术第16-30页
　　2.1 文本预处理第16-20页
　　　　2.1.1 文本分词技术第16-18页
　　　　2.1.2 分词系统第18-19页
　　　　2.1.3 去除停用词和噪音第19-20页
　　　　2.1.4 特征选择第20页
　　2.2 文本建模第20-23页
　　　　2.2.1 布尔模型第21页
　　　　2.2.2 向量空间模型第21页
　　　　2.2.3 统计语言模型第21-23页
　　　　2.2.4 pLSA主题模型第23页
　　2.3 神经网络第23-28页
　　　　2.3.1 卷积神经网络第24-26页
　　　　2.3.2 BP神经网络第26-27页
　　　　2.3.3 循环神经网络第27-28页
　　2.4 深度学习框架第28-29页
　　　　2.4.1 Caffe第28-29页
　　　　2.4.2 TensorFlow第29页
　　　　2.4.3 Theano第29页
　　2.5 本章小结第29-30页
第三章 基于词典的情感分类第30-40页
　　3.1 网络爬虫第30-33页
　　　　3.1.1 基于HTTP协议的网络爬虫第30-31页
　　　　3.1.2 URL去重第31-32页
　　　　3.1.3 爬虫流程图第32-33页
　　3.2 针对网络短评论文本的处理第33-35页
　　　　3.2.1 正则表达式过滤信息第33-35页
　　3.3 情感词典的选择和构建第35-36页
　　3.4 文本情感分类第36-38页
　　3.5 实验数据和结果第38-39页
　　3.6 本章小结第39-40页
第四章 基于深度卷积神经网络的情感分析方法第40-55页
　　4.1 提出的深度神经网络情感分析方法流程第40-41页
　　4.2 适用于互联网短评论情感分类的卷积神经网络第41-42页
　　　　4.2.1 卷积神经网络结构第41页
　　　　4.2.2 卷积层第41-42页
　　　　4.2.3 池化层第42页
　　　　4.2.4 全连接层第42页
　　4.3 利用Word2Vec预处理生成输入向量第42-45页
　　　　4.3.1 短文本生成向量第44-45页
　　4.4 基于CNN的情感分类器设计与训练第45-52页
　　　　4.4.1 文本情感分类器的拓扑结构第45-49页
　　　　　　4.4.1.1 激活函数选择第46-47页
　　　　　　4.4.1.2 池化选择第47-48页
　　　　　　4.4.1.3 防止过拟合第48页
　　　　　　4.4.1.4 归一化操作第48页
　　　　　　4.4.1.5 网络结构具体流程第48-49页
　　　　4.4.2 灰度图训练第49-52页
　　4.5 实验结果与分析第52-54页
　　　　4.5.1 实验结果对比第54页
　　4.6 本章小结第54-55页
第五章 总结和展望第55-57页
　　5.1 研究工作总结第55-56页
　　5.2 未来展望第56-57页
致谢第57-58页
参考文献第58-62页
附录第62-63页
中文详细摘要第63-65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。
 
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