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基于改进的Word2vec的评论情感倾向性分析

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基于改进的Word2vec的评论情感倾向性分析
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-18页
  1.1 研究问题概述第11-12页
  1.2 研究背景及现状第12-16页
  1.3 研究内容第16页
  1.4 本文的结构第16-18页
第2章 相关技术和理论第18-32页
  2.1 语言模型第18-27页
    2.1.1 统计语言模型第18-19页
    2.1.2 神经网络语言模型第19-21页
    2.1.3 CBOW和Skip-gram模型第21-27页
  2.2 同义词词林第27-28页
  2.3 注意力机制第28-30页
  2.4 增量学习概述第30-31页
  2.5 情感分析第31-32页
第3章 基于Word2vec的增量学习方法第32-40页
  3.1 Word2vec的增量学习方法第32-34页
  3.2 语料库的预处理第34-35页
  3.3 增量训练验证第35-39页
    3.3.1 基于不同大小语料库的语义相关性实验第35-36页
    3.3.2 基于不同向量维度的语义相关性实验第36-39页
  3.4 本章小结第39-40页
第4章 中文词表示技术第40-49页
  4.1 词语相似度计算第40-41页
  4.2 ACWE模型第41-45页
  4.3 实验设计及结果分析第45-48页
    4.3.1 语料库的预处理第45页
    4.3.2 实验设置第45-46页
    4.3.3 语义相关性实验第46页
    4.3.4 语料库大小的影响第46-47页
    4.3.5 近似词汇分析第47-48页
  4.4 本章小结第48-49页
第5章 基于改进的Word2vec的情感分析方法第49-58页
  5.1 ZACWE模型第49-50页
  5.2 情感分析词典的构建第50-54页
    5.2.1 情感极性词典的构建和扩展第50-53页
    5.2.2 程度词词典的构建第53页
    5.2.3 关系词词典的构建第53-54页
    5.2.4 标点符号词典的构建第54页
  5.3 情感词极性算法第54-56页
  5.4 实验第56-57页
  5.5 本章小结第57-58页
结论第58-60页
参考文献第60-65页
致谢第65-66页
附录A 攻读学位期间发表的学术论文第66-67页
附录B 攻读学位期间参与的科研项目第67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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