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微博情绪分类的关键技术研究
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微博情绪分类的关键技术研究
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-10页
第1章 绪论
第10-26页
1.1 课题来源
第10-11页
1.2 研究目的和意义
第11-13页
1.3 国内外相关研究
第13-23页
1.3.1 情感分类概念简介
第13-14页
1.3.2 传统的情感分类方法
第14-17页
1.3.3 新兴的情感分类方法
第17-21页
1.3.4 面向微博的话题抽取
第21-23页
1.4 本文研究内容
第23-26页
1.4.1 传统的情感分类方法研究
第24页
1.4.2 新兴的情感分类技术的融合
第24页
1.4.3 微博事件情感分布的原因分析
第24-25页
1.4.4 微博情绪指数系统展示
第25-26页
第2章 传统的情感分类方法研究
第26-36页
2.1 引言
第26页
2.2 无监督的基于词典规则的情绪分类
第26-28页
2.2.1 词典资源收集
第26-28页
2.2.2 算法流程设计
第28页
2.3 有监督的基于特征抽取的情绪分类
第28-30页
2.3.1 特征模板设计
第29页
2.3.2 特征工程建设
第29-30页
2.4 启发式情绪判断规则的自动构建
第30-32页
2.4.1 算法设计
第31-32页
2.4.2 构建结果举例
第32页
2.5 实验语料
第32-33页
2.6 评价指标
第33-34页
2.7 实验结果
第34页
2.8 本章小结
第34-36页
第3章 新兴的情感分类技术的融合
第36-49页
3.1 引言
第36-37页
3.2 与主题模型之间的融合
第37-39页
3.2.1 算法设计
第37-38页
3.2.2 实验结果及分析
第38-39页
3.3 与主动学习方法之间的融合
第39-40页
3.3.1 算法设计
第39-40页
3.4 与词汇向量化表示之间的融合
第40-44页
3.4.1 算法介绍
第41-42页
3.4.2 词向量训练
第42-43页
3.4.3 实验结果
第43-44页
3.5 与神经网络模型之间的融合
第44-47页
3.5.1 算法介绍
第44-46页
3.5.2 模型调优
第46页
3.5.3 实验设置
第46-47页
3.5.4 实验结果
第47页
3.6 本章小结
第47-49页
第4章 微博事件情感分布的原因分析
第49-59页
4.1 引言
第49-50页
4.2 算法设计
第50页
4.3 微博关键话题挖掘算法
第50-54页
4.3.1 问题分析
第50-51页
4.3.2 事件话题的聚类算法设计
第51-52页
4.3.3 事件话题热度排序算法设计
第52页
4.3.4 实验数据
第52-53页
4.3.5 评价方法
第53页
4.3.6 实验结果与分析
第53-54页
4.4 微博话题纠正算法
第54-57页
4.4.1 问题分析
第54页
4.4.2 算法设计
第54-56页
4.4.3 评价方法
第56页
4.4.4 实验结果与分析
第56-57页
4.5 情感分布的原因分析
第57-58页
4.6 本章小结
第58-59页
第5章 微博情绪指数系统
第59-64页
5.1 系统整体架构与功能介绍
第59-61页
5.2 微博情绪分类模块设计
第61-62页
5.3 微博热点事件话题分析模块设计
第62-63页
5.4 本章小结
第63-64页
结论
第64-66页
参考文献
第66-73页
攻读学位期间发表的学术论文
第73-75页
致谢
第75-76页
本篇论文共
76
页,
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