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面向产品评论的细粒度情感分析

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 课题背景及研究目的和意义第9-10页
        1.1.1 课题背景第9页
        1.1.2 课题研究的目的和意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 评价对象与评价词的抽取第10-11页
        1.2.2 评价搭配关系抽取第11-12页
        1.2.3 国内外文献综述简析第12页
    1.3 本文研究内容及章节安排第12-15页
        1.3.1 本文研究内容第12-14页
        1.3.2 本文章节安排第14-15页
第2章 基于循环神经网络的评价对象和评价词抽取第15-26页
    2.1 引言第15-16页
    2.2 循环神经网络第16-21页
    2.3 基于LSTM与GRU的评价对象和评价词抽取第21-22页
    2.4 实验设置第22-24页
        2.4.1 语料集第22-23页
        2.4.2 对比实验模型第23页
        2.4.3 工具集与评价指标第23-24页
    2.5 实验结果及分析第24-25页
    2.6 本章小结第25-26页
第3章 基于句法与语义信息核函数的搭配关系抽取第26-35页
    3.1 引言第26-27页
    3.2 支持向量机与核函数第27-28页
    3.3 基于句法与语义信息核函数的搭配关系抽取第28-31页
    3.4 实验设置第31-32页
        3.4.1 语料集第31页
        3.4.2 特征选择第31-32页
        3.4.3 工具集与评价指标第32页
    3.5 实验结果及分析第32-34页
    3.6 本章小结第34-35页
第4章 基于融合句法关系的神经网络的搭配关系抽取第35-46页
    4.1 引言第35页
    4.2 卷积神经网络第35-39页
    4.3 基于融合句法关系的神经网络的搭配关系抽取第39-43页
    4.4 实验设置第43-44页
        4.4.1 语料集第43页
        4.4.2 模型设置第43页
        4.4.3 工具集与评价指标第43-44页
    4.5 实验结果及分析第44-45页
    4.6 本章小结第45-46页
第5章 面向产品评论的细粒度情感分析演示系统第46-50页
    5.1 系统界面第46页
    5.2 系统功能第46-47页
    5.3 系统结构第47-49页
    5.4 本章小结第49-50页
结论第50-51页
参考文献第51-56页
攻读学位期间发表的学术论文第56-58页
致谢第58页

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