首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--文字信息处理论文

基于情绪知识的情感分类方法研究

中文摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-20页
   ·课题背景第10页
   ·研究意义第10-12页
     ·情感分类第10-12页
     ·无需标注语料的情感分类方法第12页
   ·国内外研究现状第12-18页
     ·情感分类第12-17页
     ·情绪分析第17-18页
   ·研究内容第18页
   ·组织结构第18-20页
第2章 相关知识介绍第20-30页
   ·文本表示模型第20-21页
   ·特征提取方法第21-22页
   ·情感分类模型第22-24页
   ·半监督学习模型第24-28页
   ·性能评测指标第28页
   ·语料资源介绍第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第3章 基于情绪词的情感分类方法第30-45页
   ·引言第30-31页
   ·相关研究第31页
   ·基于情绪词的情感分类第31-34页
     ·概述第31-33页
     ·情绪词的收集与标注第33-34页
   ·基于情绪词的中文情感分类系统实现第34-36页
     ·初始自动标注语料第34-35页
     ·半监督学习方法第35-36页
   ·基于情绪词的英文情感分类系统实现第36-38页
     ·自动标注样本抽取第36-37页
     ·半监督学习方法第37-38页
   ·实验设计与分析第38-44页
     ·实验设置第38-39页
     ·初始自动标注结果第39-41页
     ·分类结果第41-44页
   ·本章小结第44-45页
第4章 基于情绪词与情感词协作学习的情感分类方法第45-54页
   ·引言第45页
   ·相关研究第45-46页
   ·基于情绪词与情感词的情感分类第46-48页
     ·概述第46-47页
     ·基于二部图的标签传播算法第47-48页
   ·基于协作学习的情感分类系统实现第48-49页
   ·实验设计与分析第49-52页
     ·实验设置第49-50页
     ·实验结果与分析第50-52页
   ·本章小结第52-54页
第5章 基于情绪词的跨领域情感分类方法第54-60页
   ·引言第54页
   ·相关研究第54-55页
   ·基于情绪词的跨领域情感分类第55-57页
     ·概述第55-56页
     ·基于情绪词的跨领域情感分类系统实现第56-57页
   ·实验设计与分析第57-59页
     ·实验设置第57页
     ·初始自动标注结果第57页
     ·实验结果与分析第57-59页
   ·本章小结第59-60页
第6章 总结与展望第60-63页
   ·本文工作总结第60-61页
   ·下一步工作设想第61-63页
参考文献第63-68页
攻读学位期间公开发表的论文第68页
攻读学位期间参与的科研项目第68-69页
致谢第69页

论文共69页,点击 下载论文
上一篇:文本抄袭检测方法研究
下一篇:面向Blog的自动摘要与搜索排序算法研究