基于多分类器投票集成的半监督情感分类方法研究

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基于多分类器投票集成的半监督情感分类方法研究

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基于多分类器投票集成的半监督情感分类方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-13页
第一章绪论	第13-21页
· 研究背景	第13-14页
· 研究意义	第14-15页
· 情感分类研究现状	第15-18页
· 基于无监督学习的情感分类方法	第16-17页
· 基于监督学习的情感分类方法	第17页
· 基于集成学习的情感分类方法	第17-18页
· 基于半监督学习的情感分类方法	第18页
· 本文的研究工作	第18-19页
· 本文的组织结构	第19-21页
第二章基于监督学习的情感分类	第21-42页
· 概述	第21-22页
· 文本预处理	第22-26页
· 繁体与简体转换	第22-23页
· 分词	第23-25页
· 去停用词和取词根	第25-26页
· 文本表示模型	第26-29页
· 向量空间模型	第26-28页
· 布尔模型	第28页
· N-gram模型	第28-29页
· 文本特征选取	第29-33页
· 文档频率法	第29-30页
· 信息增益法	第30页
· x~2统计量法	第30-32页
· 互信息法	第32页
· 组合特征提取方法	第32-33页
· 文本特征计算	第33-34页
· 文本分类方法	第34-39页
· 朴素贝叶斯分类器	第34-35页
· 基于支持向量机的分类器	第35-39页
· 基于投票感知器（Voted perceptron）的分类器	第39页
· 文本分类评估	第39-41页
· 本章小结	第41-42页
第三章基于集成学习的情感分类方法研究	第42-63页
· 集成学习概述	第42-50页
· 集成分类器的拓扑结构	第45-47页
· 多分类器的产生	第47-48页
· 融合算法	第48-50页
· 集成学习中的典型算法	第50-52页
· Bagging	第50页
· Boosting	第50-51页
· Stacking	第51-52页
· Random Subspace	第52页
· 基于集成学习的情感分类方法	第52-55页
· 集成学习在情感分类中的作用	第52-53页
· 基于集成学习的情感分类方法	第53-55页
· 基本猜想	第55-57页
· 猜想的实验验证	第57-62页
· 数据集介绍	第57页
· 猜想验证	第57-62页
· 本章小结	第62-63页
第四章基于多分类器投票集成的半监督情感分类方法研究	第63-79页
· 半监督学习概述	第64-65页
· 半监督学习方法中的基本假设	第65页
· 经典的半监督学习方法	第65-69页
· 基于生成式模型的方法	第65-66页
· 自训练方法	第66-67页
· 基于低密度划分的方法	第67-68页
· 基于图的方法	第68-69页
· 基于协同训练方法的半监督情感分类	第69-73页
· 协同训练的理论分析	第69-70页
· 标准协同训练方法	第70-71页
· Tri-training	第71页
· 基于协同训练方法的半监督情感分类一般流程	第71-72页
· 基于随机特征子空间的半监督情感分类	第72-73页
· 基于多分类器投票集成的半监督情感分类算法	第73-78页
· 基于协同训练方法的半监督情感分类算法面临的困难	第73-74页
· 基于多分类器投票集成的半监督情感分类算法	第74-78页
· 本章小结	第78-79页
第五章实验结果与分析	第79-87页
· 数据集介绍	第79页
· 实验结果与分析	第79-86页
· 本章小结	第86-87页
第六章总结与展望	第87-89页
· 总结	第87-88页
· 展望	第88-89页
参考文献	第89-93页
致谢	第93-94页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文	第94-96页

本篇论文共96页，点击这进入下载页面。

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