| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 相关理论及方法 | 第14-30页 |
| 2.1 文本处理方法 | 第14-19页 |
| 2.1.1 文本预处理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 文本向量化表示 | 第15-19页 |
| 2.2 神经网络与深度学习 | 第19-28页 |
| 2.2.1 神经网络介绍 | 第19-24页 |
| 2.2.2 深度学习 | 第24-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于构词法的神经网络文本情感分析模型 | 第30-49页 |
| 3.1 引言 | 第30-32页 |
| 3.2 模型 | 第32-41页 |
| 3.2.1 适配中文的WMBNN模型 | 第32-39页 |
| 3.2.2 适配英文的WMBNN模型 | 第39-41页 |
| 3.3 实验设计 | 第41-43页 |
| 3.3.1 适配中文的WMBNN模型 | 第41-42页 |
| 3.3.2 适配英文的WMBNN模型 | 第42-43页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第43-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于情感信息收集-抽取架构的文本情感分析模型 | 第49-59页 |
| 4.1 引言 | 第49-51页 |
| 4.2 模型 | 第51-54页 |
| 4.2.1 情感信息收集器(SIC) | 第51-52页 |
| 4.2.2 情感信息抽取器(SIE) | 第52-54页 |
| 4.3 实验设计 | 第54-55页 |
| 4.3.1 数据集 | 第54-55页 |
| 4.3.2 预处理和词向量生成 | 第55页 |
| 4.3.3 试验参数设置 | 第55页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 基于神经网络模型的文本情感分析系统设计与实现 | 第59-69页 |
| 5.1 系统的整体架构设计 | 第59-64页 |
| 5.1.1 数据抓取和预处理模块 | 第60-61页 |
| 5.1.2 数据分析模块 | 第61-63页 |
| 5.1.3 数据存储模块 | 第63-64页 |
| 5.1.4 数据展示模块 | 第64页 |
| 5.2 系统部署环境配置 | 第64-65页 |
| 5.2.1 硬件环境配置 | 第64页 |
| 5.2.2 软件环境配置 | 第64-65页 |
| 5.3 系统前端展示 | 第65-67页 |
| 5.4 系统测试 | 第67-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第76页 |