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基于词向量的在线评论话题及其特征抽取研究
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基于词向量的在线评论话题及其特征抽取研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-10页
第一章 绪论
第10-16页
1.1 在线评论话题及其特征抽取的背景
第10-12页
1.2 问题提出
第12-13页
1.3 论文的贡献和创新
第13-15页
1.4 论文的结构安排
第15-16页
第二章 文献综述和相关算法
第16-26页
2.1 在线商品评论的话题及其特征抽取国内外研究现状
第16-21页
2.1.1 基于频繁模式的特征抽取
第17-18页
2.1.2 基于依赖关系的特征抽取
第18页
2.1.3 有监督的特征抽取
第18-19页
2.1.4 基于主题模型的特征抽取
第19页
2.1.5 其他文本挖掘方法
第19-21页
2.2 本文相关算法介绍
第21-24页
2.2.1 评价词和评价对象抽取
第21-22页
2.2.2 神经网络语言模型
第22-23页
2.2.3 聚类模型
第23-24页
2.3 本章小结
第24-26页
第三章 基于词向量的在线评论话题及其特征抽取模型
第26-38页
3.1 评论爬取和预处理
第27-28页
3.2 挖掘候选属性种子词
第28-29页
3.3 神经网络语言模型
第29-33页
3.4 词向量聚类和属性归类
第33-34页
3.5 评估指标
第34-37页
3.5.1 困惑度
第34-36页
3.5.2 准确率
第36-37页
3.6 本章总结
第37-38页
第四章 数据实验
第38-52页
4.1 数据和描述性统计
第38-39页
4.2 预处理
第39-40页
4.3 候选特征词挖掘
第40-42页
4.4 词向量
第42-43页
4.5 聚类
第43-45页
4.6 评估
第45-51页
4.6.1 困惑度
第47-49页
4.6.2 准确率
第49-50页
4.6.3 时间复杂度
第50-51页
4.7 本章小结
第51-52页
第五章 总结与展望
第52-55页
5.1 本文工作总结
第52-53页
5.2 未来工作展望
第53-55页
致谢
第55-56页
参考文献
第56-61页
附录一
第61-66页
攻读硕士期间取得的成果
第66-67页
本篇论文共
67
页,
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。
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