基于特征极性的跨领域情感分类方法研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-17页 |
| 1.1 引言 | 第14-15页 |
| 1.2 本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 跨领域情感分类相关研究概述 | 第17-30页 |
| 2.1 情感分类的研究现状 | 第17-22页 |
| 2.1.1 基于特征语义的情感分类方法 | 第17-19页 |
| 2.1.2 基于机器学习的情感分类方法 | 第19-22页 |
| 2.2 跨领域情感分类的研究现状 | 第22-29页 |
| 2.2.1 基于实例的跨领域分类方法 | 第22-24页 |
| 2.2.2 基于特征的跨领域分类方法 | 第24-27页 |
| 2.2.3 跨领域分类在情感分析中的应用 | 第27-28页 |
| 2.2.4 跨领域情感分类面临的挑战 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 面向跨领域情感分类的特征选择方法研究 | 第30-40页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 面向跨领域情感分类的特征选择方法 | 第31-35页 |
| 3.2.1 特征评估 | 第32-33页 |
| 3.2.2 特征选择 | 第33-34页 |
| 3.2.3 跨领域情感分类器构建 | 第34页 |
| 3.2.4 算法描述 | 第34-35页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第35-39页 |
| 3.3.1 数据集与基准算法 | 第35-36页 |
| 3.3.2 参数讨论 | 第36-37页 |
| 3.3.3 算法扩展性验证 | 第37页 |
| 3.3.4 跨领域情感分类结果 | 第37-38页 |
| 3.3.5 性能分析 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 跨领域情感分类中通用子空间的构建方法研究 | 第40-49页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 通用子空间的构建方法 | 第41-45页 |
| 4.2.1 构建通用子空间 | 第42-43页 |
| 4.2.2 特征映射 | 第43-44页 |
| 4.2.3 算法描述 | 第44-45页 |
| 4.3 实验结果和分析 | 第45-48页 |
| 4.3.1 数据集及基准算法 | 第45页 |
| 4.3.2 参数设置 | 第45-46页 |
| 4.3.3 通用子空间的有效性 | 第46-47页 |
| 4.3.4 跨领域分类结果 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 本文总结 | 第49页 |
| 5.2 未来展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第56-57页 |
