| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-25页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状与分析 | 第13-22页 |
| 1.3.1 文本表示概述 | 第13-16页 |
| 1.3.2 情感分类研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3.3 情感要素抽取研究现状 | 第18-21页 |
| 1.3.4 评价对象的情感倾向性判定研究 | 第21-22页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第22-25页 |
| 第2章 基于主动学习的领域自适应研究 | 第25-42页 |
| 2.1 研究背景 | 第25-27页 |
| 2.2 基本原理 | 第27-35页 |
| 2.2.1 卷积神经网络模型 | 第27-28页 |
| 2.2.2 词向量联合训练 | 第28-31页 |
| 2.2.3 基于主动学习的领域自适应方法 | 第31-35页 |
| 2.3 实验结果与分析 | 第35-41页 |
| 2.3.1 实验数据与评价指标 | 第35页 |
| 2.3.2 参数设定 | 第35页 |
| 2.3.3 模型比较实验 | 第35-38页 |
| 2.3.4 联合训练词向量实验 | 第38-39页 |
| 2.3.5 领域迁移实验 | 第39-41页 |
| 2.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 基于双向循环神经网络的评价对象抽取研究 | 第42-53页 |
| 3.1 研究背景 | 第42-43页 |
| 3.2 基本原理 | 第43-48页 |
| 3.2.1 循环神经网络 | 第43-44页 |
| 3.2.2 双向循环神经网络 | 第44-46页 |
| 3.2.3 特征选择 | 第46页 |
| 3.2.4 处理流程 | 第46-48页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第48-52页 |
| 3.3.1 实验数据与评价指标 | 第48-49页 |
| 3.3.2 确定最佳隐藏神经元规模实验 | 第49-50页 |
| 3.3.3 特征组合实验 | 第50-51页 |
| 3.3.4 评价对象抽取实验 | 第51-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于联合深度学习模型的评价对象情感倾向判定研究 | 第53-67页 |
| 4.1 研究背景 | 第53-54页 |
| 4.2 基本原理 | 第54-60页 |
| 4.2.1 词的向量化 | 第54-55页 |
| 4.2.2 基于长短期记忆模型的上下文embedding | 第55-58页 |
| 4.2.3 基于卷积神经网络的特征抽取 | 第58-59页 |
| 4.2.4 判定评价对象的情感倾向方法 | 第59-60页 |
| 4.2.5 训练过程 | 第60页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第60-66页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第60-61页 |
| 4.3.2 分句的情感分类实验 | 第61-62页 |
| 4.3.3 基于LSTM的上下文embedding分析实验 | 第62-64页 |
| 4.3.4 情感词与修饰词分析实验 | 第64-65页 |
| 4.3.5 网络新词与情感短语分析实验 | 第65页 |
| 4.3.6 评价对象情感倾向性判定实验 | 第65-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
