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基于深度学习的文本情感分析
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基于深度学习的文本情感分析
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-16页
　　· 研究背景与意义第11-12页
　　· 国内外研究现状第12-14页
　　　　· 文本情感分析的研究现状第12-13页
　　　　· 深度学习在文本情感分析领域研究现状第13-14页
　　· 研究内容第14页
　　· 本文的组织结构第14-16页
第2章 文本情感分析及深度学习相关研究第16-31页
　　· 文本情感分析主要任务第16-18页
　　· 传统机器学习算法第18-23页
　　　　· 朴素贝叶斯模型第18-19页
　　　　· 支持向量机模型第19-21页
　　　　· K近邻模型第21-23页
　　· 人工神经网络及深度学习相关算法第23-30页
　　　　· 人工神经网络第24-27页
　　　　· 卷积神经网络第27页
　　　　· LSTM循环神经网络第27-30页
　　· 本章小结第30-31页
第3章 基于深度学习的文本情感分析第31-44页
　　· 算法提出背景第31-32页
　　· 改进的堆叠式卷积循环神经网络第32-43页
　　　　· CNN-GRU网络框图第32页
　　　　· 改进的文本Embedding表示第32-34页
　　　　· 卷积层处理第34-35页
　　　　· Softplus-Relu隐层以及Max Pooing层第35-38页
　　　　· GRU层第38-39页
　　　　· 后处理相关隐层第39-40页
　　　　· 算法流程第40-43页
　　· 本章小结第43-44页
第4章 实验结果及分析第44-54页
　　· 分类的评价标准第44-45页
　　· 实验数据集第45-46页
　　· 实验结果对比分析第46-53页
　　　　· epoch取值选择实验第46-48页
　　　　· Dropout选择实验第48-50页
　　　　· 激活函数对比实验第50-51页
　　　　· 卷积层层数选择实验第51-52页
　　　　· GRU与LSTM单元对比实验第52-53页
　　　　· 算法运行时间分析第53页
　　· 本章小结第53-54页
第5章 总结和展望第54-56页
　　· 总结第54页
　　· 展望第54-56页
参考文献第56-61页
作者简介第61-62页
致谢第62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。
 
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