| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 情感分类的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 本文工作 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究内容与主要工作 | 第16页 |
| 1.3.2 组织安排 | 第16-18页 |
| 第2章 相关概念与技术介绍 | 第18-29页 |
| 2.1 情感分类概述 | 第18-19页 |
| 2.2 文本表示与分类模型概述 | 第19-20页 |
| 2.3 LDA 模型简介 | 第20-22页 |
| 2.3.1 LDA 的基本概述 | 第20-21页 |
| 2.3.2 LDA 的生成过程 | 第21-22页 |
| 2.4 LSM 模型简介 | 第22页 |
| 2.5 基于 LDA 的主题情感混合模型 | 第22-25页 |
| 2.5.1 主题情感混合模型的基本思想 | 第22-23页 |
| 2.5.2 JST/Reverse-JST 的生成过程 | 第23-25页 |
| 2.6 主题情感混合模型的参数估计 | 第25-27页 |
| 2.6.1 吉布斯采样 | 第25-26页 |
| 2.6.2 计算后验分布 | 第26-27页 |
| 2.6.3 估计步骤 | 第27页 |
| 2.6.4 分类阶段 | 第27页 |
| 2.7 分类模型的性能评估 | 第27-28页 |
| 2.8 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 多粒度的主题情感混合模型研究 | 第29-42页 |
| 3.1 主题情感混合模型概率分布分析 | 第29页 |
| 3.2 多粒度的主题情感混合模型 | 第29-33页 |
| 3.2.1 文档级分布 | 第29-31页 |
| 3.2.2 MG-R-JST/MG-JST 的生成过程 | 第31-33页 |
| 3.3 MG-R-JST/MG-JST 的参数推理与估计 | 第33-36页 |
| 3.3.1 吉布斯采样与参数估计 | 第33-34页 |
| 3.3.2 快速估计方法与时间复杂度分析 | 第34-36页 |
| 3.4 实验设计与结果分析 | 第36-40页 |
| 3.4.1 实验数据与评价标准 | 第36-37页 |
| 3.4.2 参数设定与对比算法 | 第37-38页 |
| 3.4.3 MG-JST 与 MG-R-JST 中的参数实验 | 第38页 |
| 3.4.4 实验结果与分析 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于二元语法的情感分类模型研究 | 第42-53页 |
| 4.1 词袋假设与二元语法概述 | 第42-43页 |
| 4.2 基于二元语法的 LSM 模型 | 第43-47页 |
| 4.2.1 BS-LSM 与 BT-LSM 的生成过程 | 第44-45页 |
| 4.2.2 BS-LSM 与 BT-LSM 的参数推理 | 第45-47页 |
| 4.3 基于二元语法的主题情感混合模型 | 第47-49页 |
| 4.3.1 BS-JST 的生成过程 | 第48页 |
| 4.3.2 BS-JST 的参数推理 | 第48-49页 |
| 4.4 实验设计与结果分析 | 第49-51页 |
| 4.4.1 实验数据与评价标准 | 第49页 |
| 4.4.2 参数设定与对比算法 | 第49页 |
| 4.4.3 实验结果与分析 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 作者简介及在学期间所取得的学术成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
