基于文本信息的人物性格分析算法的研究与实现

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基于文本信息的人物性格分析算法的研究与实现

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基于文本信息的人物性格分析算法的研究与实现

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 研究背景及意义	第11-14页
1.2 研究内容	第14-15页
1.3 论文结构	第15-16页
1.4 本章小结	第16-17页
第二章相关算法理论与介绍	第17-28页
2.1 自然语言处理算法	第17-19页
2.1.1 文档分类算法	第17-18页
2.1.2 分词算法	第18-19页
2.2 传统机器学习算法	第19-20页
2.3 人物性格理论	第20-22页
2.4 深度神经网络	第22-27页
2.4.1 Word2vec	第23-25页
2.4.2 Doc2vec	第25-26页
2.4.3 卷积神经网络	第26-27页
2.5 本章小结	第27-28页
第三章人物性格分析算法的总体设计	第28-45页
3.1 人物性格分析算法的设计	第28-30页
3.2 关键人物自动提取	第30-31页
3.2.1 基于词频的关键人物提取	第30-31页
3.2.2 基于共现关系的关键人物提取	第31页
3.3 主要人物相关文本提取	第31-37页
3.3.1 基于命名实体识别的人物文本提取	第32-33页
3.3.2 基于指代消解的人物文本提取	第33-37页
3.4 特征工程	第37-38页
3.4.1 文档向量	第37页
3.4.2 词性向量	第37-38页
3.5 性格得分再处理	第38-40页
3.6 回归预测模型	第40-44页
3.6.1 单维度性格预测模型	第40-41页
3.6.2 多维度性格预测模型	第41-44页
3.7 本章小结	第44-45页
第四章人物性格分析算法的训练与预测	第45-80页
4.1 实验数据语料库的选择	第45-46页
4.2 语料库中关键人物的文本获取	第46-49页
4.2.1 提取语料库中的关键人物	第46-49页
4.2.2 获取语料库中关键人物的相关文本	第49页
4.3 获取语料库中关键人物的文本特征工程	第49-52页
4.3.1 获取关键人物文本文档向量	第49-50页
4.3.2 获取人物各条文本词性向量	第50-52页
4.4 语料库中人物性格得分的设定	第52-53页
4.5 人物性格分析算法训练	第53-58页
4.5.1 单一性格维度的算法训练	第53-57页
4.5.2 五大性格维度的算法训练	第57-58页
4.6 人物性格分析算法预测	第58-65页
4.6.1 单一性格维度的模型预测	第58-61页
4.6.2 五大性格维度的模型预测	第61-65页
4.7 实验结果与结论分析	第65-69页
4.7.1 单一性格维度预测结果分析	第66-68页
4.7.2 五大性格维度预测结果分析	第68-69页
4.8 其他人物性格分析	第69-74页
4.9 其他小说的人物性格分析	第74-78页
4.10 结论	第78-79页
4.11 本章小结	第79-80页
第五章结束语	第80-82页
5.1 论文总结	第80-81页
5.2 下一步计划	第81-82页
参考文献	第82-86页
致谢	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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