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微博精准营销平台中跨领域短文本情感分类技术研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第12-22页
    1.1 研究背景与意义第12-14页
    1.2 国内外研究现状第14-18页
    1.3 论文研究内容第18页
    1.4 论文组织结构第18-19页
    1.5 论文主要创新点第19-20页
    1.6 本章小结第20-22页
第二章 相关理论与技术介绍第22-34页
    2.1 文本预处理操作第22-24页
        2.1.1 中文分词第22页
        2.1.2 词性标注第22-24页
        2.1.3 停用词清洗第24页
    2.2 文本向量空间模型第24-25页
    2.3 文本特征抽取及特征值计算第25-28页
        2.3.1 基于信息增益的特征抽取第25-26页
        2.3.2 基于互信息的特征抽取第26页
        2.3.3 基于CHI检验的特征抽取第26-27页
        2.3.4 TF~*IDF特征值计算框架第27-28页
    2.4 文本及特征相似度计算第28-30页
        2.4.1 分布向量的余弦相似度第28-29页
        2.4.2 分布向量的相对熵第29页
        2.4.3 特征的点互信息第29-30页
    2.5 隐式狄利克雷主题模型第30-31页
    2.6 支持向量机分类算法第31-32页
    2.7 本章小结第32-34页
第三章 微博精准营销平台整体概述第34-42页
    3.1 微博精准营销平台业务逻辑第34-35页
    3.2 微博营销平台系统体系结构第35-36页
    3.3 情感分类技术在传播员智能选定子系统中的应用第36-40页
    3.4 本章小结第40-42页
第四章 基于特征拓扑聚合的短文本情感分类方法研究第42-56页
    4.1 短文本情感分类概述第42页
    4.2 短文本情感特征拓扑聚合模型整体设计第42-44页
    4.3 短文本情感特征关联度计算第44-48页
        4.3.1 短文本情感特征点互信息第45-46页
        4.3.2 情感特征情感指向相似度第46-47页
        4.3.3 情感特征主题归属差异值第47-48页
    4.4 短文本情感特征吸收与聚合第48-51页
    4.5 实验与分析第51-55页
        4.5.1 实验数据第51页
        4.5.2 实验设计第51-52页
        4.5.3 实验结果与分析第52-55页
    4.6 本章小结第55-56页
第五章 基于费用流量传递模型的跨领域情感分类方法研究第56-70页
    5.1 跨领域文本情感分类概述第56页
    5.2 费用流量模型基本框架及领域映射应用第56-58页
        5.2.1 跨领域情感分类问题的重新定义第56页
        5.2.2 最小费用最大流问题的基本框架第56-58页
    5.3 跨领域文本特征映射关系计算第58-60页
        5.3.1 领域内语料主题模型层次关系第59页
        5.3.2 跨领域特征之间的信息量第59-60页
        5.3.3 跨领域特征传递信息时的损失量第60页
    5.4 跨领域文本特征建模及情感分类第60-63页
    5.5 实验与分析第63-69页
        5.5.1 实验数据集第63-64页
        5.5.2 实验设计第64-65页
        5.5.3 实验结果及分析第65-69页
    5.6 本章小结第69-70页
第六章 情感分类子模块实现及测试第70-86页
    6.1 模块概述第70页
    6.2 子模块实现及测试第70-82页
        6.2.1 子模块实现目标第70页
        6.2.2 子模块数据持久化设计第70-75页
        6.2.3 核心功能组件的实现第75-82页
    6.3 情感分类子模块运行测试第82-85页
    6.4 本章小结第85-86页
第七章 总结与展望第86-88页
    7.1 本文工作总结第86页
    7.2 今后研究方向第86-88页
致谢第88-90页
参考文献第90-96页
附录A:攻读学位期间论文发表情况第96-98页
附录B:攻读学位期间参与完成的科研成果第98页

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