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基于半监督集成学习的学生评教情感分类模型研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 基于无监督学习的情感分类第11-12页
        1.2.2 基于有监督学习的情感分类第12-13页
        1.2.3 基于半监督学习的情感分类第13页
    1.3 本文主要工作第13-14页
    1.4 论文组织结构第14-16页
第二章 相关理论研究第16-23页
    2.1 文本表示模型第16-17页
        2.1.1 布尔模型第16页
        2.1.2 向量空间模型第16-17页
    2.2 特征选取第17-18页
        2.2.1 互信息第17页
        2.2.2 信息增益第17页
        2.2.3 CHI方法第17-18页
    2.3 特征加权第18页
        2.3.1 词频第18页
        2.3.2 TF-IDF第18页
    2.4 文本分类器第18-20页
        2.4.1 Na?veBayes第18-19页
        2.4.2 MaxEnt第19页
        2.4.3 SVM第19-20页
    2.5 常用的半监督学习方法第20页
        2.5.1 Self-Training算法第20页
        2.5.2 Co-Training算法第20页
    2.6 常用的集成学习方法第20-22页
        2.6.1 Bagging算法第21页
        2.6.2 Boosting算法第21-22页
    2.7 本章小结第22-23页
第三章 基于EduNet情感词典的评教情感分类方法第23-35页
    3.1 问题分析第23页
    3.2 构建评教情感词典第23-32页
        3.2.1 种子情感词选取方法第23-24页
        3.2.2 拓展情感词典方法第24-30页
        3.2.3 构建评教情感词典流程第30-32页
    3.3 基于EduNet情感词典的评教情感分类方法第32-33页
    3.4 本章小结第33-35页
第四章 基于词向量文本表示模型的评教情感分类方法第35-42页
    4.1 问题分析第35-36页
    4.2 词向量第36-37页
    4.3 基于Word2Vec训练词向量第37-38页
    4.4 基于词向量相似度的短文本表示模型第38-40页
    4.5 基于词向量文本表示模型的评教情感分类方法第40页
    4.6 本章小结第40-42页
第五章 基于半监督集成学习的学生评教情感分类模型第42-49页
    5.1 集成学习理论分析第42-43页
    5.2 基分类器构建第43页
    5.3 基分类器融合方法第43-46页
        5.3.1 常见的基分类器融合方法第43-44页
        5.3.2 元分类器生成方法第44-46页
    5.4 半监督集成学习第46-47页
    5.5 基于半监督集成的学生评教情感分类算法流程设计第47-48页
    5.6 本章小结第48-49页
第六章 实验设计与结果分析第49-60页
    6.1 实验数据第49-51页
        6.1.1 实验数据第49-50页
        6.1.2 数据预处理第50-51页
    6.2 实验环境及工具第51页
        6.2.1 硬件设备和编程语言第51页
        6.2.2 中文分词工具第51页
        6.2.3 依存句法分析工具第51页
    6.3 评价指标第51-52页
    6.4 实验设计及实验结果分析第52-59页
        6.4.1 不同情感词典对分类的影响第52-54页
        6.4.2 不同文本表示模型对分类的影响第54-56页
        6.4.3 不同半监督集成学习方法对分类的影响第56-59页
    6.5 本章总结第59-60页
第七章 总结与展望第60-62页
    7.1 总结第60页
    7.2 展望第60-62页
参考文献第62-65页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第65-66页
致谢第66-67页
附件第67页

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