文本的分层表示及情感分类方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 文本的通用表示方法 | 第14-16页 |
| 1.2.2 文本的情感表示方法 | 第16-18页 |
| 1.2.3 文本的情感分类方法 | 第18-19页 |
| 1.3 面临的问题和挑战 | 第19页 |
| 1.4 本文研究内容与贡献 | 第19-20页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第20-22页 |
| 第2章 中心限制的分层文本表示研究 | 第22-44页 |
| 2.1 引言 | 第22-23页 |
| 2.2 相关工作 | 第23-29页 |
| 2.2.1 词向量 | 第23-25页 |
| 2.2.2 循环神经网络编码器 | 第25-27页 |
| 2.2.3 注意力机制 | 第27-28页 |
| 2.2.4 研究进展 | 第28-29页 |
| 2.3 中心限制的分层注意力文本表示模型 | 第29-35页 |
| 2.3.1 基于循环神经网络的单词表示层 | 第29-30页 |
| 2.3.2 基于循环神经网络的句子表示层 | 第30-31页 |
| 2.3.3 中心限制损失函数 | 第31-33页 |
| 2.3.4 循环率学习优化器 | 第33-35页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第35-41页 |
| 2.4.1 数据集介绍 | 第35-36页 |
| 2.4.2 文本预处理和词向量训练 | 第36页 |
| 2.4.3 训练方式及参数设置 | 第36-37页 |
| 2.4.4 对比模型介绍 | 第37-38页 |
| 2.4.5 实验数据分析 | 第38-41页 |
| 2.5 本章小结 | 第41-44页 |
| 第3章 基于情感内容关注的情感分类方法研究 | 第44-66页 |
| 3.1 引言 | 第44-45页 |
| 3.2 相关工作 | 第45-49页 |
| 3.2.1 词语情感信息获取 | 第45-47页 |
| 3.2.2 词语情感信息利用 | 第47-49页 |
| 3.3 基于情感内容关注的分层注意力机制模型 | 第49-56页 |
| 3.3.1 基于循环神经网络的单词表示层 | 第50-51页 |
| 3.3.2 基于循环神经网络的文档表示层 | 第51-52页 |
| 3.3.3 注意力机制模块 | 第52页 |
| 3.3.4 情感分析模块 | 第52-55页 |
| 3.3.5 分段训练损失函数设计 | 第55-56页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第56-63页 |
| 3.4.1 数据集介绍 | 第56页 |
| 3.4.2 文本预处理和词向量训练 | 第56页 |
| 3.4.3 训练方式及参数设置 | 第56-57页 |
| 3.4.4 对比模型介绍 | 第57-58页 |
| 3.4.5 实验数据分析 | 第58-63页 |
| 3.5 本章小结 | 第63-66页 |
| 第4章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 4.1 本文工作与创新点 | 第66-67页 |
| 4.2 未来工作展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第76页 |
