论文目录 | |
致谢 | 第1-8页 |
摘要 | 第8-9页 |
ABSTRACT | 第9-15页 |
第一章 绪论 | 第15-25页 |
1.1 研究背景和意义 | 第15-17页 |
1.1.1 研究背景 | 第15-16页 |
1.1.2 研究意义 | 第16-17页 |
1.2 国内外研究现状 | 第17-20页 |
1.2.1 文本情感分类 | 第17-18页 |
1.2.2 半监督学习 | 第18-20页 |
1.3 研究目标和研究内容 | 第20-21页 |
1.3.1 研究目标 | 第20-21页 |
1.3.2 研究内容 | 第21页 |
1.4 研究方法与技术路线图 | 第21-23页 |
1.4.1 研究方法 | 第21-22页 |
1.4.2 技术路线图 | 第22-23页 |
1.5 本文的组织结构 | 第23-25页 |
第二章 文本情感分类和半监督学习的基础理论研究 | 第25-43页 |
2.1 文本情感分类 | 第25-34页 |
2.1.1 文本情感分类概述 | 第25-26页 |
2.1.2 文本情感分类的主要任务 | 第26-27页 |
2.1.3 基于情感知识的文本情感分类方法 | 第27-29页 |
2.1.4 基于机器学习的文本情感分类方法 | 第29-34页 |
2.2 半监督学习 | 第34-42页 |
2.2.1 半监督学习概述 | 第35页 |
2.2.2 半监督学习的基本假设 | 第35-36页 |
2.2.3 半监督学习的有效性分析 | 第36-37页 |
2.2.4 半监督学习的主要方法 | 第37-42页 |
2.3 小结 | 第42-43页 |
第三章 数据分布均衡条件下基于半监督协同训练的文本情感分类研究 | 第43-56页 |
3.1 数据分布均衡条件下文本情感分类问题形式化定义 | 第43-44页 |
3.2 面向文本情感分类的半监督协同训练方法理论分析 | 第44-46页 |
3.3 数据分布均衡条件下基于IDSSL的文本情感分类方法 | 第46-47页 |
3.4 基于IDSSL的文本情感分类方法在电子商务中的应用 | 第47-55页 |
3.4.1 电子商务中的文本情感分类问题 | 第47-49页 |
3.4.2 实验数据集和评价指标 | 第49页 |
3.4.3 实验流程 | 第49-50页 |
3.4.4 实验结果分析与讨论 | 第50-55页 |
3.5 小结 | 第55-56页 |
第四章 数据分布非均衡条件下基于半监督协同训练的文本情感分类研究 | 第56-75页 |
4.1 数据分布非均衡条件下文本情感分类问题形式化定义 | 第56-57页 |
4.2 数据分布非均衡条件下基于混合策略的文本情感分类方法 | 第57-62页 |
4.2.1 非均衡数据分类方法 | 第57-60页 |
4.2.2 基于混合策略的文本情感分类方法 | 第60-62页 |
4.3 基于混合策略的文本情感分类方法在医疗社交媒体分析中的应用 | 第62-74页 |
4.3.1 医疗社交媒体中的文本情感分类问题 | 第62-63页 |
4.3.2 实验数据集和评价指标 | 第63页 |
4.3.3 实验流程 | 第63-64页 |
4.3.4 实验结果分析与讨论 | 第64-74页 |
4.4 小结 | 第74-75页 |
第五章 总结与展望 | 第75-77页 |
5.1 主要贡献与创新点 | 第75-76页 |
5.2 展望 | 第76-77页 |
参考文献 | 第77-82页 |
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第82页 |