基于LSTM新疆暴恐事件新闻情感倾向性分析
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 1 绪论 | 第6-11页 |
| 1.1 研究背景 | 第6-7页 |
| 1.2 研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 情感分析发展历程 | 第7-8页 |
| 1.2.2 情感分析在新疆暴恐舆情分析中的应用 | 第8-9页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第9页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第9-11页 |
| 2 相关理论技术及模型 | 第11-22页 |
| 2.1 机器学习相关技术 | 第11-20页 |
| 2.1.1 词向量模型Word2Vec | 第11-12页 |
| 2.1.2 文档向量模型Doc2Vec | 第12-13页 |
| 2.1.3 支持向量机 | 第13-15页 |
| 2.1.4 深度LSTM模型 | 第15-20页 |
| 2.2 可视化技术 | 第20-21页 |
| 2.2.1 可视化研究现状 | 第20页 |
| 2.2.2 可视化工具 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 新疆暴恐情感语料库构建 | 第22-33页 |
| 3.1 语料采集 | 第22-27页 |
| 3.1.1 数据源 | 第22-24页 |
| 3.1.2 语料采集工具 | 第24-27页 |
| 3.2 语料标注 | 第27-32页 |
| 3.2.1 情感关键字提取 | 第27-29页 |
| 3.2.2 语料标注 | 第29-31页 |
| 3.2.3 质量监控 | 第31-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 基于LSTM新疆暴恐篇章级情感分析 | 第33-40页 |
| 4.1 篇章级新闻情感倾向性分析 | 第33-38页 |
| 4.1.1 SVM情感分析 | 第33页 |
| 4.1.2 LSTM情感分析 | 第33-34页 |
| 4.1.3 TDLSTM情感分析 | 第34-35页 |
| 4.1.4 实验结果与分析 | 第35-38页 |
| 4.2 新闻媒体情感倾向性分析 | 第38页 |
| 4.3 西方国家情感倾向性分析 | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 可视化展示 | 第40-45页 |
| 5.1 媒体情感态度分析展示 | 第40-42页 |
| 5.2 国家情感态度分析展示 | 第42-45页 |
| 结论 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-50页 |
| 致谢 | 第50-53页 |
