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融合内容与情感相似性的文本配图关键技术研究与系统实现

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-19页
    1.1 课题背景与研究意义第9-10页
    1.2 常用情感模型第10-12页
    1.3 图片情感分析研究现状第12-15页
        1.3.1 基于底层视觉特征的图片情感分析第13页
        1.3.2 基于中间语义表达的图片情感分析第13-14页
        1.3.3 基于深度学习的图片情感分析第14-15页
    1.4 文本情感分析研究现状第15-17页
        1.4.1 基于情感词典的文本情感分析第15页
        1.4.2 基于机器学习的文本情感分析第15-16页
        1.4.3 基于深度学习的文本情感分析第16-17页
    1.5 论文的研究内容与论文结构第17-19页
第2章 面向中文情感词汇本体建立大规模图像情感数据集第19-31页
    2.1 图像情感数据集建立流程第19-20页
    2.2 图片源的选择第20-21页
    2.3 情感关键词筛选第21-22页
    2.4 数据集清洗第22-26页
        2.4.1 初步建立的数据集存在的问题第22-23页
        2.4.2 清洗情感标签错误的图片第23-25页
        2.4.3 一图对应多种情感词问题第25-26页
    2.5 基于CNN的图片情感分类第26-27页
    2.6 实验设计和结果分析第27-29页
        2.6.1 实验设计第27-28页
        2.6.2 实验结果分析第28-29页
    2.7 本章小结第29-31页
第3章 融合局部与全局信息的图片情感分析第31-43页
    3.1 算法总体框架第31-32页
    3.2 显著性目标检测第32-33页
    3.3 显著性目标区域矫正第33-34页
    3.4 局部与全局信息的融合第34-35页
    3.5 实验设计和结果分析第35-41页
        3.5.1 图片情感极性分析第35-40页
        3.5.2 图片细粒度情感分类第40-41页
    3.6 本章小结第41-43页
第4章 融合内容与情感相似性的文本配图算法第43-55页
    4.1 算法总体框架第43页
    4.2 研究平台介绍第43-45页
        4.2.1 新浪微博第43-44页
        4.2.2 花瓣网第44-45页
    4.3 文本与图片情感一致性计算第45-50页
        4.3.1 微博文本情感分析第45-49页
        4.3.2 图片情感分析第49页
        4.3.3 情感一致性分析第49-50页
    4.4 文本与图片内容一致性计算第50-52页
        4.4.1 微博文本内容分析第50-51页
        4.4.2 花瓣网图片内容分析第51页
        4.4.3 内容一致性分析第51-52页
    4.5 融合内容与情感的图文匹配第52页
    4.6 实验及结果分析第52-54页
        4.6.1 实验数据第52页
        4.6.2 实验设计及结果分析第52-54页
    4.7 本章小结第54-55页
第5章 文本配图系统实现第55-77页
    5.1 系统总体框架第55-57页
    5.2 服务端功能模块设计与实现第57-63页
        5.2.1 微博文本关键词提取模块第57-59页
        5.2.2 微博文本情感分析模块第59-61页
        5.2.3 配图产生模块第61-62页
        5.2.4 图片库模块第62-63页
    5.3 客户端功能模块设计与实现第63-73页
        5.3.1 微博登录模块第63-66页
        5.3.2 文本输入模块第66-68页
        5.3.3 配图参数设置模块第68-70页
        5.3.4 配图选择模块第70-72页
        5.3.5 微博发布模块第72-73页
    5.4 系统测试第73-75页
        5.4.1 系统测试环境第73页
        5.4.2 系统功能测试第73-75页
        5.4.3 系统性能测试第75页
    5.5 本章小结第75-77页
结论第77-79页
参考文献第79-83页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第83-85页
致谢第85页

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