基于深度学习的维吾尔语文本情感分析
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第一章 引言 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第8页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 维吾尔语情感分析研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 存在的问题 | 第10-11页 |
| 1.5 本文的研究内容 | 第11-12页 |
| 1.6 论文组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 神经网络及相关知识介绍 | 第13-21页 |
| 2.1 神经网络相关知识 | 第13-18页 |
| 2.1.1 神经网络定义 | 第13-14页 |
| 2.1.2 反向传播算法 | 第14-15页 |
| 2.1.3 词向量表示方法 | 第15-17页 |
| 2.1.4 常用防止过拟合办法 | 第17-18页 |
| 2.2 相关背景知识介绍 | 第18-20页 |
| 2.2.1 文本分类 | 第18-19页 |
| 2.2.2 维吾尔语语料资源的获取 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于LSTM的神经网络模型 | 第21-32页 |
| 3.1 维吾尔语数据预处理 | 第21-22页 |
| 3.1.1 维吾尔语文本去噪处理 | 第21-22页 |
| 3.1.2 构造维吾尔语句向量 | 第22页 |
| 3.2 基于LSTM-RNN的情感分析模型 | 第22-28页 |
| 3.2.1 RNN神经网络 | 第23-26页 |
| 3.2.2 LSTM神经网络 | 第26-27页 |
| 3.2.3 基于LSTM-RNN的情感分析模型 | 第27-28页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第28-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于BLSTM的神经网络模型 | 第32-41页 |
| 4.1 构建维吾尔语情感词典 | 第32-33页 |
| 4.1.1 情感词典 | 第32页 |
| 4.1.2 基于word2vec的情感词典构建 | 第32-33页 |
| 4.2 双向LSTM神经网络 | 第33页 |
| 4.3 基于BLSTM的神经网络模型 | 第33-36页 |
| 4.3.1 数据预处理 | 第34-35页 |
| 4.3.2 基于BLSTM的神经网络模型 | 第35-36页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第36-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| 5.1 总结 | 第41页 |
| 5.2 展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-45页 |
| 在学期间发表的论文 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
