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双语情感分类方法研究

中文摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-20页
   ·研究背景第10页
   ·研究意义第10-11页
   ·情感分类研究现状第11-16页
     ·单语言情感分类第12-15页
     ·多语言情感分类第15-16页
   ·研究内容第16-18页
   ·组织结构第18-20页
第2章 相关知识介绍第20-27页
   ·文本表示模型第20-21页
   ·特征提取方法第21页
   ·最大熵分类模型第21-23页
   ·协同训练算法第23-24页
   ·常用的融合算法框架第24-26页
   ·性能评测指标第26-27页
第3章 基于双语的中文情感字典构建方法第27-40页
   ·问题描述及相关研究第27-29页
   ·基于 PMI 构建中文情感词典的方法第29-31页
     ·结合英文种子词和双语言约束信息第29-30页
     ·词语相似度计算方法第30页
     ·算法流程第30-31页
   ·标签传播算法构建中文情感词典的方法第31-34页
     ·结合双语信息构建相似度矩阵第31-32页
     ·构建相似度概率转移矩阵及 LP 计算第32-33页
     ·算法流程第33-34页
   ·实验与分析第34-39页
     ·实验设置第34-35页
     ·PMI 方法构建中文情感词典的实验结果第35-36页
     ·LP 方法构建中文情感词典的实验结果第36-37页
     ·两种方法构建的情感词典正确率比较第37-39页
   ·本章小结第39-40页
第4章 双语特征扩展的情感分类方法研究第40-53页
   ·问题描述及相关研究第40-41页
   ·双语特征扩展的情感分类方法第41-42页
   ·双语情感分类中的特征提取方法第42-45页
     ·四种特征提取方法第42-44页
     ·双语情感分类中特征提取模式第44-45页
   ·实验结果与分析第45-52页
     ·实验设置第45-46页
     ·双语特征扩展的情感分类结果第46-47页
     ·双语特征情感分类中特征提取结果分析第47-52页
   ·本章小结第52-53页
第5章 双语半监督情感分类方法研究第53-61页
   ·问题描述及相关研究第53-54页
   ·基于双语信息的半监督情感分类方法第54-57页
     ·特征划分策略第54页
     ·语言翻译策略第54-55页
     ·基于多视图的 Co-training 算法流程第55-57页
   ·实验与结果分析第57-59页
     ·实验设置第57页
     ·实验结果与分析第57-59页
   ·本章小结第59-61页
第6章 总结与展望第61-64页
   ·研究工作总结第61-62页
   ·下一步工作展望第62-64页
参考文献第64-69页
攻读学位期间公开发表的论文第69页
攻读学位期间申请的专利第69页
攻读学位期间参与的科研项目第69-70页
致谢第70-72页

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