基于无监督域适应分类的引文情感分析
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 引文定义及特性 | 第12-13页 |
| 1.2.2 极性分析 | 第13-15页 |
| 1.2.3 功能分析 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第16页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第16-17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 2 情感分析相关技术 | 第18-33页 |
| 2.1 文本表示方法 | 第18-25页 |
| 2.1.1 向量空间模型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 词嵌入模型 | 第20-23页 |
| 2.1.3 自动编码器 | 第23-25页 |
| 2.2 文本特征 | 第25-27页 |
| 2.2.1 n-grams | 第25页 |
| 2.2.2 DS | 第25-26页 |
| 2.2.3 词性标注 | 第26-27页 |
| 2.2.4 基于窗口的否定 | 第27页 |
| 2.3 情感分类 | 第27-31页 |
| 2.3.1 有监督的分类学习 | 第27-29页 |
| 2.3.2 半监督的分类学习 | 第29-30页 |
| 2.3.3 无监督的分类学习 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 基于无监督域适应的引文极性分类 | 第33-47页 |
| 3.1 数据预处理 | 第33-35页 |
| 3.1.1 特征提取 | 第33-34页 |
| 3.1.2 数据处理 | 第34-35页 |
| 3.2 无监督域适应分类 | 第35-41页 |
| 3.2.1 分类模型 | 第35-37页 |
| 3.2.2 分类算法 | 第37-41页 |
| 3.3 分类过程 | 第41-46页 |
| 3.3.1 分类评价指标 | 第42-43页 |
| 3.3.2 分类实验 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 引文功能方案及分类 | 第47-63页 |
| 4.1 引文功能研究 | 第47-53页 |
| 4.2 引文功能方案 | 第53-57页 |
| 4.2.1 方案描述 | 第53-56页 |
| 4.2.2 标注指导 | 第56-57页 |
| 4.3 分类实验 | 第57-59页 |
| 4.4 极性和功能的映射 | 第59-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
