中文短文本未登录词发现及情感分析方法研究

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中文短文本未登录词发现及情感分析方法研究

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中文短文本未登录词发现及情感分析方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-19页
1.1 研究背景	第9-11页
1.2 研究现状	第11-14页
1.2.1 传统文本情感分析研究现状	第11-12页
1.2.2 短文本情感分析研究现状	第12-14页
1.3 本文主要研究内容	第14-16页
1.4 本文的组织结构	第16-19页
第2章基于词典和规则的情感分类方法与改进	第19-37页
2.1 未登录词发现及情感极性计算	第19-26页
2.1.1 信息熵与条件随机场简介	第20-21页
2.1.2 基于概率统计的未登录词发现	第21-23页
2.1.3 基于条件随机场的未登录词发现	第23-25页
2.1.4 基于互信息的未登录词极性计算	第25-26页
2.2 词典资源的构建与优化	第26-29页
2.2.1 通用词典构建	第26-28页
2.2.2 领域情感词发现	第28-29页
2.3 基于规则及词典的情感判定方法	第29-32页
2.4 实验与分析	第32-35页
2.4.1 实验准备及评价标准	第32-33页
2.4.2 未登录词识别结果分析	第33页
2.4.3 情感分类实验结果分析	第33-35页
2.5 本章小结	第35-37页
第3章基于多策略机器学习的情感分类方法	第37-53页
3.1 短文本机器学习流程及策略	第37-38页
3.2 特征选择与权值计算	第38-43页
3.2.1 常用特征选取算法	第38-41页
3.2.2 多特征选择算法融合优化	第41-42页
3.2.3 基于同义词林的特征扩展	第42-43页
3.3 特征分类训练及优化	第43-49页
3.3.1 常用机器学习分类算法	第43-46页
3.3.2 机器学习训练流程及策略	第46-47页
3.3.3 基于Adaboost弱学习分类增强研究	第47-49页
3.4 实验与分析	第49-51页
3.4.1 特征选择优化性能分析	第49-50页
3.4.2 多策略机器学习情感分类结果分析	第50-51页
3.5 本章小结	第51-53页
第4章基于深度信念网络的短文本情感分类	第53-65页
4.1 深度信念网络简介	第53-55页
4.2 短文本语义及特征扩展	第55-58页
4.2.1 短文本篇章级别语义扩展	第55-56页
4.2.2 短文本词语级别特征扩展	第56-58页
4.3 基于深度信念网络的特征提取	第58-59页
4.4 实验与分析	第59-62页
4.4.1 DBN深度学习性能分析	第59-60页
4.4.2 特征扩展性能分析	第60页
4.4.3 DBN特征提取与传统算法性能对比	第60-62页
4.4.4 DBN输出不同特征维度性能对比	第62页
4.5 本章小结	第62-65页
结论	第65-67页
参考文献	第67-71页
攻读硕士期间的主要研究成果	第71-73页
致谢	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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