| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状及分析 | 第13-16页 |
| 1.3.1 文本情绪分类的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 对话系统中用户意图领域分类的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.3 消费意图分析的研究现状 | 第16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16-19页 |
| 第2章 基于情绪词向量的文本情绪分类 | 第19-30页 |
| 2.1 课题背景 | 第19-20页 |
| 2.2 融合情绪信息的词向量学习 | 第20-24页 |
| 2.2.1 基于CBOW模型的词向量学习 | 第21页 |
| 2.2.2 基于SSWE模型的情绪词向量学习 | 第21-23页 |
| 2.2.3 基于fastText模型的情绪词向量学习 | 第23-24页 |
| 2.3 基于情绪词向量的文本情绪分类模型 | 第24-25页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第25-29页 |
| 2.4.1 实验数据 | 第25-26页 |
| 2.4.2 评价指标 | 第26-27页 |
| 2.4.3 实验设置 | 第27页 |
| 2.4.4 实验结果及分析 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于概念图谱和语言模型的意图领域分类研究 | 第30-40页 |
| 3.1 研究背景 | 第30-31页 |
| 3.2 基于概念图谱和语言模型的意图领域分类 | 第31-36页 |
| 3.2.1 概念图谱 | 第31-32页 |
| 3.2.2 主题短语识别器 | 第32-33页 |
| 3.2.3 短语概念匹配 | 第33页 |
| 3.2.4 语言模型 | 第33-34页 |
| 3.2.5 模型框架 | 第34-36页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第36-39页 |
| 3.3.1 实验数据与参数设定 | 第36-37页 |
| 3.3.2 评价指标 | 第37页 |
| 3.3.3 实验设置 | 第37-38页 |
| 3.3.4 实验结果及分析 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于概念图谱和情绪知识的消费意图分类 | 第40-49页 |
| 4.1 研究背景 | 第40-41页 |
| 4.2 基于概念图谱和情绪知识的消费意图分类模型 | 第41-44页 |
| 4.2.1 词的向量化 | 第42页 |
| 4.2.2 CNN模型 | 第42-43页 |
| 4.2.3 基于情绪知识的消费意图分类模型 | 第43-44页 |
| 4.3 实验结果及分析 | 第44-48页 |
| 4.3.1 实验数据与数据处理 | 第44-45页 |
| 4.3.2 评价指标 | 第45-46页 |
| 4.3.3 实验设置 | 第46页 |
| 4.3.4 实验结果及分析 | 第46-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |