基于深度学习的虚假评论识别方法研究

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基于深度学习的虚假评论识别方法研究

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基于深度学习的虚假评论识别方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-9页
第1章绪论	第9-16页
1.1 研究背景和意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-14页
1.2.1 虚假评论识别研究现状	第10-12页
1.2.2 半监督学习算法研究现状	第12-14页
1.3 任务的难点和本文研究思路	第14-15页
1.4 本文研究内容及结构安排	第15-16页
第2章虚假评论识别传统方法实验与分析	第16-31页
2.1 引言	第16-17页
2.2 实验数据集与评价指标	第17-19页
2.2.1 实验数据集介绍	第17-18页
2.2.2 实验评价指标	第18-19页
2.3 传统方法的特征提取与模型介绍	第19-27页
2.3.1 特征提取	第19-24页
2.3.2 传统方法模型介绍	第24-27页
2.4 实验设置与结果分析	第27-30页
2.4.1 基线方法	第27-28页
2.4.2 特征组合与分类器选择实验	第28-29页
2.4.3 实验结果分析	第29-30页
2.5 本章小结	第30-31页
第3章基于深度学习模型的虚假评论识别	第31-59页
3.1 引言	第31页
3.2 数据集及深度学习相关技术介绍	第31-40页
3.2.1 数据集介绍	第32-36页
3.2.2 相关深度学习技术	第36-40页
3.3 基于深度学习模型的虚假评论识别	第40-51页
3.3.1 模型输入之词向量	第40-43页
3.3.2 未登录词处理	第43-44页
3.3.3 基于LSTM的模型构建	第44-46页
3.3.4 基于CNN的模型构建	第46-50页
3.3.5 基于CNN和LSTM的模型构建	第50-51页
3.4 融合ATTENTION机制的虚假评论识别	第51-58页
3.4.1 注意力（Attention）机制	第51-54页
3.4.2 基于Attention机制的LSTM的模型构建	第54-55页
3.4.3 基于Attention机制的LSTM和CNN混合模型构建	第55-56页
3.4.4 实验结果与分析	第56-58页
3.5 本章小结	第58-59页
第4章虚假评论检测系统的设计与实现	第59-72页
4.1 引言	第59页
4.2 虚假评论检测系统总体设计与模块化框架	第59-61页
4.2.1 系统功能设计	第59-60页
4.2.2 系统模块设计	第60-61页
4.3 虚假评论检测系统模块详细设计	第61-67页
4.3.1 爬虫处理模块	第61-63页
4.3.2 语料扩充模块	第63-65页
4.3.3 虚假评论检测模块	第65-67页
4.4 虚假评论检测系统功能展示	第67-71页
4.5 本章小结	第71-72页
结论	第72-74页
参考文献	第74-79页
攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果	第79-81页
致谢	第81-82页
个人简历	第82页

本篇论文共82页，点击这进入下载页面。

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