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聚类算法和卷积神经网络在文本情感分析中的应用研究

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聚类算法和卷积神经网络在文本情感分析中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 引言第8-11页
  1.1 动机第8-9页
  1.2 挑战第9-10页
  1.3 贡献第10页
  1.4 组织结构第10-11页
第二章 背景和相关工作第11-19页
  2.1 不同实体的情感分析第11-12页
  2.2 不同级别的情感分析第12-14页
  2.3 句子级别情感分析中的不同任务第14-19页
    2.3.1 主客观分类第14-15页
    2.3.2 情感类别判断第15-16页
    2.3.3 连续型情感分析方法第16-19页
第三章 基于语义聚类的短文本情感分类第19-27页
  3.1 短文本情感分析介绍第19-20页
  3.2 短文本情感分析相关工作第20-22页
  3.3 基于语义聚类的短文本情感分类方法第22-25页
  3.4 基于语义聚类的短文本情感分类实验第25-26页
  3.5 基于语义聚类的短文本情感分类实验结果第26-27页
第四章 基于卷积神经网络的句子级别情感强度预测第27-56页
  4.1 句子级别情感强度预测介绍第27-29页
  4.2 深度学习模型在句子级别情感分类上的应用第29-33页
  4.3 句子级别情感强度预测相关研究第33-34页
  4.4 句子级别情感强度预测方法概括第34-36页
  4.5 用于预测情感强度的卷积神经网络架构第36-42页
  4.6 句子级别情感强度预测实验结果第42-56页
    4.6.1 情感强度预测实验数据集第42-43页
    4.6.2 情感强度预测实验实验环境第43-45页
    4.6.3 情感强度预测实验实验对比第45-46页
    4.6.4 情感强度预测实验评估指标第46页
    4.6.5 结果和讨论第46-56页
第五章 总结第56-57页
参考文献第57-62页
攻读硕士学位期间完成的科研成果第62-63页
致谢第63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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