跨域的图片情感分析
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-16页 |
| 1.2 本文工作 | 第16页 |
| 1.3 组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 相关工作 | 第18-24页 |
| 2.1 文本情感分类 | 第18-20页 |
| 2.1.1 文本特征工程 | 第18-19页 |
| 2.1.2 文本情感分类模型 | 第19-20页 |
| 2.2 图片情感分类 | 第20-21页 |
| 2.3 多媒体情感分类 | 第21页 |
| 2.4 跨域学习 | 第21-24页 |
| 第3章 带权重的协同训练方法 | 第24-34页 |
| 3.1 数据集 | 第24-26页 |
| 3.2 CoDS方法 | 第26-33页 |
| 3.2.1 图片情感分类模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 文本情感分类模型 | 第28-30页 |
| 3.2.3 权重计算 | 第30-31页 |
| 3.2.4 协同训练算法 | 第31-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 实验及分析 | 第34-40页 |
| 4.1 实验评价指标 | 第34页 |
| 4.2 实验结果对比与分析 | 第34-39页 |
| 4.2.1 对照实验结果 | 第35-36页 |
| 4.2.2 迭代次数Ⅰ对实验结果的影响 | 第36-37页 |
| 4.2.3 增量数据集大小K对实验结果的影响 | 第37-38页 |
| 4.2.4 不同源域和目标域组合对实验结果的影响 | 第38-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 5.1 总结 | 第40-41页 |
| 5.2 未来工作 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第47-48页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第48页 |
