基于集成方法的情感分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 主要符号表 | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.2 课题研究发展现状 | 第12-19页 |
| 1.2.1 基于情感词典模型 | 第12-15页 |
| 1.2.2 基于词句模型 | 第15-16页 |
| 1.2.3 基于文档模型 | 第16-17页 |
| 1.2.4 基于主题模型 | 第17页 |
| 1.2.5 基于集成方法模型 | 第17-18页 |
| 1.2.6 基于深度学习模型 | 第18-19页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 论文组织框架 | 第20-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-23页 |
| 第二章 情感分析相关知识 | 第23-35页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 文本表示 | 第23-24页 |
| 2.3 特征选择方法 | 第24-26页 |
| 2.4 本文实验设置 | 第26-33页 |
| 2.5 本文采用的评估方法及评价指标 | 第33-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 单分类算法模型的实现与分析 | 第35-53页 |
| 3.1 基于情感词典与规则集模型 | 第35-40页 |
| 3.1.1 构建情感词典 | 第35-37页 |
| 3.1.2 模型设计 | 第37-40页 |
| 3.2 基于机器学习的模型 | 第40-48页 |
| 3.2.1 朴素贝叶斯模型 | 第40-42页 |
| 3.2.2 支持向量机模型 | 第42-46页 |
| 3.2.3 基于主题模型 | 第46-48页 |
| 3.3 单分类算法模型实验结果分析 | 第48-52页 |
| 3.3.1 特征组合对模型的影响 | 第48-49页 |
| 3.3.2 语料库对模型的影响 | 第49-50页 |
| 3.3.3 分类器实验对比分析 | 第50-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 异质集成方法的实现与分析 | 第53-65页 |
| 4.1 异质集成方法的概念及定义 | 第53页 |
| 4.2 集成模型的设计与分析 | 第53-61页 |
| 4.2.1 SNB-Model集成模型 | 第53-55页 |
| 4.2.2 NBSVM-Model集成模型 | 第55-58页 |
| 4.2.3 SVMTM-Model集成模型 | 第58-60页 |
| 4.2.4 SNBSVM-Model集成模型 | 第60-61页 |
| 4.3 异质集成方法实验结果分析 | 第61-64页 |
| 4.3.1 语料库对模型的影响 | 第61-62页 |
| 4.3.2 集成方法实验对比分析 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 总结与下一步研究工作 | 第65-67页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第65页 |
| 5.2 下一步研究工作 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 作者简介 | 第76-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第77页 |
