基于卷积神经网络的中文歌词情感分类
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 特征提取方法现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 情感分类研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.3 现状总结 | 第15页 |
| 1.3 本文工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 歌词情感相关背景知识 | 第18-21页 |
| 2.1 音乐内容与情感 | 第18页 |
| 2.2 歌词与情感 | 第18-19页 |
| 2.3 歌词语言特点 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 情感分类理论 | 第21-30页 |
| 3.1 分词技术 | 第21-22页 |
| 3.2 TF-IDF | 第22-23页 |
| 3.3 Word2vec | 第23-25页 |
| 3.3.1 Word2vec的背景 | 第23-24页 |
| 3.3.2 Skip-gram模型 | 第24-25页 |
| 3.4 卷积神经网络模型 | 第25-27页 |
| 3.5 分类方法性能评价 | 第27-29页 |
| 3.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于CNN的歌词情感分类 | 第30-43页 |
| 4.1 歌词情感总类 | 第30-33页 |
| 4.2 算法总体框架 | 第33-34页 |
| 4.3 歌词数据集准备 | 第34-35页 |
| 4.4 歌词预处理 | 第35-36页 |
| 4.5 歌词特征提取 | 第36-38页 |
| 4.6 歌词特征表示 | 第38-39页 |
| 4.7 CNN结构设计 | 第39-42页 |
| 4.7.1 输入数据处理 | 第40-41页 |
| 4.7.2 卷积层 | 第41-42页 |
| 4.7.3 采样层 | 第42页 |
| 4.7.4 全连接层 | 第42页 |
| 4.8 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 实验设计与结果分析 | 第43-48页 |
| 5.1 实验设计 | 第43-44页 |
| 5.2 参数设置 | 第44页 |
| 5.3 评估标准 | 第44-45页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第45-47页 |
| 5.4.1 结果展示 | 第45-47页 |
| 5.4.2 结果分析 | 第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 工作总结 | 第48-49页 |
| 6.2 未来展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第54页 |
