| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 相关工作研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 基于主题模型的情感分析研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 社会情感检测研究现状 | 第16页 |
| 1.3 本文的研究动机 | 第16页 |
| 1.4 论文研究目标与内容 | 第16-17页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 理论知识及相关技术 | 第19-27页 |
| 2.1 LDA模型简介 | 第19-21页 |
| 2.1.1 LDA的模型表示 | 第19-20页 |
| 2.1.2 LDA的推断与参数估计 | 第20-21页 |
| 2.2 JST模型简介 | 第21-23页 |
| 2.2.1 JST的模型表示 | 第22-23页 |
| 2.2.2 JST的推断与参数估计 | 第23页 |
| 2.3 GPU模型简介 | 第23-25页 |
| 2.3.1 波利亚球罐模型 | 第23-24页 |
| 2.3.2 泛化波利亚球罐模型 | 第24-25页 |
| 2.4 词向量简介 | 第25-27页 |
| 第三章 基于TET模型的社会情感检测 | 第27-39页 |
| 3.1 TET模型 | 第27-32页 |
| 3.1.1 研究动机 | 第27-28页 |
| 3.1.2 模型介绍 | 第28-30页 |
| 3.1.3 模型推断与参数估计 | 第30-31页 |
| 3.1.4 情感词典构建 | 第31-32页 |
| 3.2 实验与分析 | 第32-37页 |
| 3.2.1 数据集 | 第32页 |
| 3.2.2 实验设置 | 第32-33页 |
| 3.2.3 社会情感检测实验结果 | 第33-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于EECD和EECD-GPU模型的社会情感检测 | 第39-57页 |
| 4.1 EECD模型 | 第39-45页 |
| 4.1.1 研究动机 | 第39-41页 |
| 4.1.2 模型介绍 | 第41-42页 |
| 4.1.3 概念抽取 | 第42-43页 |
| 4.1.4 模型推断与参数估计 | 第43-45页 |
| 4.2 EECD-GPU模型 | 第45-48页 |
| 4.2.1 引入词向量 | 第46页 |
| 4.2.2 引入GPU后的吉布斯采样 | 第46-48页 |
| 4.3 实验与分析 | 第48-55页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第48-50页 |
| 4.3.2 社会情感检测实验结果 | 第50-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 工作总结 | 第57页 |
| 5.2 未来展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介 | 第65-66页 |