基于依存树和注意力的属性级别情感分类研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-22页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第12-20页 |
| 1.2.1 情感分析 | 第12-18页 |
| 1.2.2 注意力网络 | 第18-19页 |
| 1.2.3 存在的问题和不足 | 第19-20页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第20-21页 |
| 1.4 论文内容结构 | 第21-22页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第22-33页 |
| 2.1 依存关系分析 | 第22-23页 |
| 2.2 循环神经网络 | 第23-26页 |
| 2.2.1 RNN | 第23-24页 |
| 2.2.2 LSTM | 第24-25页 |
| 2.2.3 GRU | 第25-26页 |
| 2.3 注意力机制 | 第26-28页 |
| 2.4 词向量 | 第28-32页 |
| 2.4.1 Word2vec | 第28-30页 |
| 2.4.2 Fasttext | 第30页 |
| 2.4.3 GloVe | 第30-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 依存子树注意力网络模型 | 第33-44页 |
| 3.1 研究动机 | 第33-35页 |
| 3.2 依存子树注意力网络 | 第35-43页 |
| 3.2.1 词向量层和输入预处理 | 第36-37页 |
| 3.2.2 双向GRU层 | 第37-38页 |
| 3.2.3 位置权重 | 第38-40页 |
| 3.2.4 注意力计算层 | 第40-42页 |
| 3.2.5 情感预测层 | 第42-43页 |
| 3.2.6 模型训练 | 第43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 模型实现和实验分析 | 第44-66页 |
| 4.1 数据集介绍 | 第44-45页 |
| 4.2 评价指标 | 第45-46页 |
| 4.3 模型参数初始化 | 第46-47页 |
| 4.4 词向量准备 | 第47-48页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第48-65页 |
| 4.5.1 对比方法 | 第49-50页 |
| 4.5.2 主要实验结果分析 | 第50-52页 |
| 4.5.3 属性情感判定难度分析 | 第52-55页 |
| 4.5.4 依存子树表示方式作用分析 | 第55-56页 |
| 4.5.5 位置权重作用分析 | 第56-60页 |
| 4.5.6 词向量对比 | 第60-63页 |
| 4.5.7 注意力权重可视化 | 第63-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 总结 | 第66-67页 |
| 未来展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附件 | 第77页 |
