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句子级情绪分类方法研究

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句子级情绪分类方法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-11页
第1章 绪论第11-19页
  1.1 课题背景第11-12页
  1.2 研究意义第12-14页
  1.3 国内外研究现状第14-16页
    1.3.1 篇章级第14-15页
    1.3.2 句子级第15页
    1.3.3 词语级第15-16页
  1.4 研究内容第16-17页
  1.5 组织结构第17-19页
第2章 相关知识介绍第19-27页
  2.1 文本表示模型第19-20页
  2.2 最大熵分类模型第20-23页
  2.3 语料资源介绍第23-25页
  2.4 性能测评指标第25-26页
    2.4.1 单标签分类第25页
    2.4.2 多标签分类第25-26页
  2.5 本章小结第26-27页
第3章 基于整数线性规划的情感和情绪联合学习第27-37页
  3.1 引言第27-28页
  3.2 情感分类和情绪分类的联系第28-29页
  3.3 联合学习方法第29-33页
    3.3.1 联合学习第29-30页
    3.3.2 联合学习框架第30-31页
    3.3.3 目标函数和限制条件第31-33页
  3.4 实验设计与分析第33-35页
    3.4.1 实验设置第33页
    3.4.2 实验结果第33-35页
  3.5 本章小结第35-37页
第4章 基于标签关系的句子级情绪分类方法第37-46页
  4.1 引言第37-38页
  4.2 多标签间的依赖关系第38-40页
  4.3 多标签情绪分类方法第40-42页
    4.3.1 基于贝叶斯网络的多标签情绪分类第40页
    4.3.2 基于标签关系的句子级情绪分类第40-42页
  4.4 实验第42-44页
    4.4.1 实验设置第42页
    4.4.2 实验结果第42-44页
  4.5 本章小结第44-46页
第5章 基于上下文关系的句子级情绪分类方法第46-56页
  5.1 引言第46-47页
  5.2 基于上下文关系的句子级情绪分类方法第47-52页
    5.2.1 基准系统第47页
    5.2.2 准备工作第47-48页
    5.2.3 因子图模型第48-50页
    5.2.4 模型学习和预测第50-52页
    5.2.5 基于上下文关系的句子级情绪分类方法实现第52页
  5.3 实验设计与分析第52-55页
    5.3.1 实验设置第52-53页
    5.3.2 实验结果和分析第53-55页
  5.4 本章小结第55-56页
第6章 总结与展望第56-59页
  6.1 本文工作总结第56-57页
  6.2 下一步工作设想第57-59页
参考文献第59-64页
攻读学位期间公开发表的论文第64页
攻读学位期间公开申请的专利第64-65页
攻读学位期间申请的软件著作权第65页
攻读学位期间参与的科研项目第65-66页
致谢第66-68页

本篇论文共68页,点击这进入下载页面
 
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