基于深度表示的情感词典构建算法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第10-14页 |
| 1.2.1 表示学习 | 第10-12页 |
| 1.2.2 情感词典构建 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容与论文结构安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 相关技术基础 | 第16-30页 |
| 2.1 基本术语和相关概念 | 第16页 |
| 2.2 语义表示学习 | 第16-24页 |
| 2.2.1 One Hot表示 | 第16-17页 |
| 2.2.2 神经语言网络模型 | 第17-19页 |
| 2.2.3 Log-Bilinear语言模型 | 第19-20页 |
| 2.2.4 C&W模型 | 第20-21页 |
| 2.2.5 CBOW和Skip-gram模型 | 第21-24页 |
| 2.2.6 GloVe模型 | 第24页 |
| 2.3 情感表示学习 | 第24-26页 |
| 2.3.1 SSWE模型 | 第25-26页 |
| 2.3.2 SSPE模型 | 第26页 |
| 2.4 情感词典构建方法 | 第26-29页 |
| 2.4.1 词关系拓展法 | 第26-27页 |
| 2.4.2 路径迭代法 | 第27页 |
| 2.4.3 连词关系法 | 第27页 |
| 2.4.4 共现关系法 | 第27-28页 |
| 2.4.5 基于表示学习的方法 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 基于层次监督情感表示的情感词典分步构建 | 第30-44页 |
| 3.1 引言 | 第30-31页 |
| 3.2 文档级情感监督信息 | 第31页 |
| 3.2.1 自然标注数据集 | 第31页 |
| 3.2.2 文档级监督信息 | 第31页 |
| 3.3 词语级情感监督信息 | 第31-33页 |
| 3.3.1 PMI和SO相关概念 | 第32页 |
| 3.3.2 “硬标注”PMI-SO情感分布 | 第32页 |
| 3.3.3 “软标注”PMI-SO情感分布 | 第32-33页 |
| 3.4 情感表示学习 | 第33-35页 |
| 3.4.1 词语级情感监督 | 第33-34页 |
| 3.4.2 文档级情感监督 | 第34页 |
| 3.4.3 词语和文档级联合监督学习 | 第34-35页 |
| 3.5 情感词典构建 | 第35页 |
| 3.6 实验与分析 | 第35-42页 |
| 3.6.1 数据集和实验设置 | 第35-36页 |
| 3.6.2 情感词典评估 | 第36-41页 |
| 3.6.3 情感表示评估 | 第41-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-44页 |
| 4 基于层次监督情感表示的情感词典一体化构建 | 第44-49页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 方法介绍 | 第44-47页 |
| 4.2.1 词语级情感监督 | 第44-45页 |
| 4.2.2 文档级情感监督 | 第45-46页 |
| 4.2.3 词语和文档级联合监督学习 | 第46页 |
| 4.2.4 情感词典生成 | 第46页 |
| 4.2.5 模型类比 | 第46-47页 |
| 4.3 实验与分析 | 第47-48页 |
| 4.3.1 数据集与实验设置 | 第47页 |
| 4.3.2 实验分析 | 第47-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 情感分析系统 | 第49-54页 |
| 5.1 系统概要设计 | 第49-50页 |
| 5.1.1 系统实现工具介绍 | 第49页 |
| 5.1.2 系统功能设计 | 第49-50页 |
| 5.2 展示系统设计 | 第50-54页 |
| 5.2.1 数据预处理 | 第50-51页 |
| 5.2.2 表示学习和情感词典构建 | 第51-52页 |
| 5.2.3 情感分析展示 | 第52-54页 |
| 6 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 工作总结 | 第54-55页 |
| 6.2 研究展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 附录 | 第62页 |
