基于深度学习的评论文本情感分类系统设计与实现
| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 情感分析的主要方法 | 第13-27页 |
| 2.1 基于词典的情感分析 | 第14-15页 |
| 2.2 基于机器学习的情感分析 | 第15-22页 |
| 2.2.1 文本的表示 | 第15-16页 |
| 2.2.2 特征选择 | 第16-18页 |
| 2.2.3 分类的模型 | 第18-22页 |
| 2.3 基于深度学习的情感分析 | 第22-25页 |
| 2.3.1 词向量 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于神经网络的文本表示 | 第23-25页 |
| 2.4 分类效果评价的指标 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 情感分析系统的设计 | 第27-36页 |
| 3.1 情感分析系统概要设计 | 第27-29页 |
| 3.2 情感分析系统详细设计 | 第29-35页 |
| 3.2.1 语料收集与处理 | 第29-30页 |
| 3.2.2 词向量模型的生成 | 第30-31页 |
| 3.2.3 情感模型的生成 | 第31-34页 |
| 3.2.4 文本情感的分析 | 第34-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 情感分析系统的实现 | 第36-46页 |
| 4.1 开发环境 | 第36-37页 |
| 4.2 数据预处理的实现 | 第37-38页 |
| 4.3 词向量模型生成的实现 | 第38-39页 |
| 4.4 情感模型的实现 | 第39-42页 |
| 4.5 文本情感分类的实现 | 第42页 |
| 4.6 测试与结果分析 | 第42-45页 |
| 4.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 5.1 工作总结 | 第46-47页 |
| 5.2 未来展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 攻读学位期间参加的科研情况 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
