| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 现状分析 | 第12-14页 |
| 1.3 主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 2 情感分析相关研究 | 第16-25页 |
| 2.1 简介 | 第16-18页 |
| 2.2 情感分析任务概述 | 第18-20页 |
| 2.2.1 词语级情感分析研究 | 第18-19页 |
| 2.2.2 句子级情感分析研究 | 第19页 |
| 2.2.3 篇章级情感分析研究 | 第19-20页 |
| 2.3 情感分析方法研究 | 第20-23页 |
| 2.3.1 基于词典的方法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于机器学习的方法 | 第21-23页 |
| 2.4 情感分析应用 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于否定词典和语义相似度的数据处理 | 第25-32页 |
| 3.1 数据及基本处理 | 第25-27页 |
| 3.1.1 数据及其来源 | 第25-26页 |
| 3.1.2 数据分词及词性标注 | 第26-27页 |
| 3.2 基于否定扩散的情感转移 | 第27-30页 |
| 3.2.1 否定词典构建 | 第27-28页 |
| 3.2.2 基于否定词典的否定扩散 | 第28-30页 |
| 3.3 基于语义相似度的数据平衡处理 | 第30-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于RNN和CRF联合情感分析模型 | 第32-44页 |
| 4.1 基于BLSTM及语言模型的特征获取 | 第32-39页 |
| 4.1.1 RNN及改进模型 | 第32-33页 |
| 4.1.2 语言模型 | 第33-34页 |
| 4.1.3 LSTM神经网络模型 | 第34-36页 |
| 4.1.4 基于BLSTM语言模型的特征生成 | 第36-39页 |
| 4.2 CRF情感分类 | 第39-43页 |
| 4.2.1 基于BLSTM生成概率的CRF情感分类 | 第39-41页 |
| 4.2.2 Viterbi算法查找最大概率序列 | 第41-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 实验及结果分析 | 第44-51页 |
| 5.1 实验数据分析 | 第44-45页 |
| 5.2 情感分类评价指标 | 第45页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第45-50页 |
| 5.3.1 BLSTM和CRF联合模型的实验分析 | 第45-47页 |
| 5.3.2 基于否定扩散的情感转移实验分析 | 第47-48页 |
| 5.3.3 基于数据平衡处理的实验分析 | 第48-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 总结 | 第51页 |
| 6.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 个人履历、在校期间发表的学术论文及科研成果 | 第56-57页 |
| 个人履历 | 第56页 |
| 在校期间发表的学术论文 | 第56页 |
| 研究成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57页 |