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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,点击这进入下载页面
 
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