| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 主要工作 | 第14页 |
| 1.4 内容安排 | 第14-17页 |
| 第二章 自然语言处理相关技术综述 | 第17-27页 |
| 2.1 中文分词技术 | 第18-20页 |
| 2.2 词向量模型 | 第20-25页 |
| 2.2.1 词向量表示 | 第20-21页 |
| 2.2.2 词袋模型 | 第21-22页 |
| 2.2.3 词频统计模型 | 第22-23页 |
| 2.2.4 神经网络模型 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 中文文本情感分析 | 第27-43页 |
| 3.1 循环神经网络的结构及缺陷 | 第27-29页 |
| 3.2 中文文本情感分析流程 | 第29-38页 |
| 3.2.1 长短时记忆( LSTM)结构及其变形 | 第29-36页 |
| 3.2.2 基于多种LSTM结构的中文文本情感分析流程 | 第36-38页 |
| 3.3 伪梯度下降法 | 第38-42页 |
| 3.3.1 梯度下降法的原理及步骤 | 第38-39页 |
| 3.3.2 伪梯度下降法的基本框架及具体实现 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 实验结果分析 | 第43-53页 |
| 4.1 数据集 | 第43-44页 |
| 4.2 LSTM模型、GRU模型结果分析 | 第44-46页 |
| 4.2.1 所用时间的对比分析 | 第44-45页 |
| 4.2.2 正确率的对比分析 | 第45-46页 |
| 4.3 伪梯度下降法结果分析 | 第46-52页 |
| 4.3.1 网格取值法 | 第46-49页 |
| 4.3.2 伪梯度下降法 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 论文主要工作 | 第53页 |
| 5.2 论文工作展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第59页 |