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基于标题与位置因素的音乐情感分析

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.3 本文主要工作第13-14页
    1.4 论文组织结构第14-17页
第2章 相关技术理论第17-25页
    2.1 情感分类技术第17-19页
        2.1.1 常见的情感分类应用第17-18页
        2.1.2 音乐情感分类应用第18-19页
    2.2 文本预处理第19-22页
        2.2.1 歌词特点与音乐情感第19页
        2.2.2 中文分词及其性能对音乐情感分类的影响第19-21页
        2.2.3 特征选择与文本表示第21-22页
    2.3 文本情感词典构建第22-23页
    2.4 本章小结第23-25页
第3章 基于监督学习的音乐情感分类研究第25-37页
    3.1 基于标题与位置的音乐情感分析整体架构第25-26页
    3.2 相关分类模型第26-35页
        3.2.1 朴素贝叶斯模型第27-28页
        3.2.2 最大熵模型第28-30页
        3.2.3 支持向量机模型第30-35页
    3.3 算法评价指标第35-36页
    3.4 本章小结第36-37页
第4章 标题与位置权重TTFL算法分析第37-43页
    4.1 传统TF-IDF算法第37-38页
    4.2 基于AHP改进的TF-IDF位置权重算法第38-42页
        4.2.1 TTFL算法思想第38页
        4.2.2 TTFL算法分析第38-42页
    4.3 本章小结第42-43页
第5章 基于标题与位置的音乐情感分类实验分析第43-53页
    5.1 实验数据第43页
    5.2 实验方案设计第43-44页
    5.3 实验验证及结果分析第44-51页
        5.3.1 实验环境第44页
        5.3.2 基于文本的实验第44-45页
        5.3.3 基于文本与标题的实验第45-47页
        5.3.4 基于文本和标题以及位置的实验第47-51页
    5.4 本章小结第51-53页
结论第53-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第59-61页
致谢第61-62页

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