| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.0 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2 本课题研究工作 | 第11页 |
| 1.3 论文结构说明 | 第11-13页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第13-23页 |
| 2.1 文本预处理技术 | 第13-14页 |
| 2.1.1 中文分词 | 第13-14页 |
| 2.1.2 词向量 | 第14页 |
| 2.2 基于深度学习的分类算法 | 第14-19页 |
| 2.2.1 多层感知机 | 第15页 |
| 2.2.2 卷积神经网络 | 第15-16页 |
| 2.2.3 循环神经网络 | 第16-17页 |
| 2.2.4 LSTM网络 | 第17-19页 |
| 2.3 认知情感模型 | 第19-20页 |
| 2.4 多标记分类算法 | 第20-23页 |
| 第三章 UGC数据预处理 | 第23-32页 |
| 3.1 数据分析 | 第23-26页 |
| 3.2 预处理流程 | 第26-27页 |
| 3.3 预处理系统设计实现 | 第27-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 L-RNN模型构建和单一情感多分类研究 | 第32-45页 |
| 4.1 L-RNN模型 | 第32-37页 |
| 4.1.1 L-RNN模型结构 | 第33-36页 |
| 4.1.2 L-RNN模型训练 | 第36-37页 |
| 4.2 实验与分析 | 第37-43页 |
| 4.2.1 数据集 | 第37-38页 |
| 4.2.2 实验设置 | 第38-39页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第39-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 基于HML-kNN算法的复杂情感多分类研究 | 第45-57页 |
| 5.1 Simple-OCC情感模型的构建 | 第45-47页 |
| 5.2 基于HML-kNN算法的复杂情感多分类 | 第47-52页 |
| 5.2.1 HML-kNN模型 | 第48-51页 |
| 5.2.2 Simple-OCC与HML-kNN模型的结合 | 第51-52页 |
| 5.3 实验与分析 | 第52-56页 |
| 5.3.1 数据集 | 第52-53页 |
| 5.3.2 实验设置 | 第53-54页 |
| 5.3.3 实验结果与分析 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 本文总结 | 第57页 |
| 6.2 未来展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第64页 |