应用于短文本情感分类的融合情感信息的神经网络模型
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关神经网络介绍 | 第17-25页 |
| 2.1 长短期记忆(LSTM) | 第17-19页 |
| 2.2 双向长短期记忆(bi-LSTM) | 第19-20页 |
| 2.3 树状长短期记忆(Tree-LSTM) | 第20-22页 |
| 2.4 神经网络的相关知识 | 第22-24页 |
| 2.4.1 中文分词 | 第22页 |
| 2.4.2 词嵌入 | 第22-23页 |
| 2.4.3 句法分析 | 第23页 |
| 2.4.4 神经网络的训练 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 神经网络与情感信息的融合 | 第25-39页 |
| 3.1 情感信息的作用 | 第25-27页 |
| 3.1.1 非情感信息词 | 第25-26页 |
| 3.1.2 情感词的作用 | 第26页 |
| 3.1.3 否定词的作用 | 第26页 |
| 3.1.4 程度副词的作用 | 第26-27页 |
| 3.1.5 句型连词的作用 | 第27页 |
| 3.2 融合情感信息的LSTM模型 | 第27-30页 |
| 3.2.1 非情感信息词的正则器 | 第28-29页 |
| 3.2.2 情感词的正则器 | 第29页 |
| 3.2.3 否定词的正则器 | 第29-30页 |
| 3.2.4 程度副词的正则器 | 第30页 |
| 3.2.5 句法连词的正则器 | 第30页 |
| 3.3 融合情感信息的双向LSTM模型 | 第30-32页 |
| 3.4 融合情感信息的Tree-LSTM模型 | 第32-38页 |
| 3.4.1 子节点均为短语的节点 | 第35页 |
| 3.4.2 子节点为无情感信息词的节点 | 第35-36页 |
| 3.4.3 子节点为情感词的节点 | 第36页 |
| 3.4.4 子节点为否定词的节点 | 第36页 |
| 3.4.5 子节点为副词或连词的节点 | 第36-37页 |
| 3.4.6 子节点均为情感信息词的节点 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 模型的实验与应用 | 第39-49页 |
| 4.1 实验及分析 | 第39-45页 |
| 4.1.1 数据集和情感信息词 | 第39-40页 |
| 4.1.2 实验细节 | 第40页 |
| 4.1.3 实验结果及分析 | 第40-42页 |
| 4.1.4 各类情感信息词的影响 | 第42-45页 |
| 4.2 模型的应用 | 第45-48页 |
| 4.2.1 短信预处理与情感信息词 | 第45-46页 |
| 4.2.2 短信情感分类 | 第46-47页 |
| 4.2.3 针对短信的模型改进 | 第47-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 本文总结 | 第49-50页 |
| 5.2 不足与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读学位期间的科研成果 | 第55-56页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第56页 |
