Spark平台下基于深度学习的网络短文本情感分类研究

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Spark平台下基于深度学习的网络短文本情感分类研究

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Spark平台下基于深度学习的网络短文本情感分类研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-9页
1 绪论	第9-17页
· 研究背景与意义	第9-12页
· 国内外研究现状与分析	第12-14页
· 文本情感分类研究现状	第12页
· 深度学习研究现状	第12-13页
· Spark分布式计算研究现状	第13-14页
· 论文的主要研究工作	第14-15页
· 论文组织结构	第15-17页
2 理论研究及相关技术介绍	第17-27页
· 引言	第17页
· 网络短文本预处理与特征提取	第17-20页
· 网络短文本的采集与预处理	第17-18页
· 网络文本的表示	第18-19页
· 特征选择	第19-20页
· 构建网络短文本情感分类模型的关键问题与相关技术	第20-23页
· 基于机器学习算法的分类模型	第20-22页
· 深度学习理论基础	第22-23页
· 分布式计算平台	第23-25页
· 分布式存储HDFS	第23-24页
· 分布式计算Spark	第24-25页
· 本章小结	第25-27页
3 基于深度学习的网络短文本情感分类模型	第27-41页
· 引言	第27页
· 深度学习模型	第27-31页
· 神经元模型	第27-28页
· 深度置信网络DBN	第28页
· 受限玻尔兹曼机RBM训练过程	第28-30页
· BP神经网络微调DBN过程	第30-31页
· 基于深度学习的网络短文本情感分类模型	第31-37页
· 数据预处理	第31-32页
· 基于词向量的文本表示	第32-35页
· 基于DBN的网络短文本情感分类器	第35-37页
· DBN情感分类模型的实验效果分析	第37-39页
· DBN中迭代次数对模型的影响	第37-38页
· DBN中RBM的层数对分类结果的影响	第38页
· 每层RBM中节点个数对分类结果的影响	第38-39页
· 本章小结	第39-41页
4 基于Spark平台对情感分类模型的并行优化	第41-49页
· 引言	第41页
· 设计思想与基本框架	第41-46页
· 基于HDFS实现网络短文本分布式存储	第41-42页
· Spark平台下实现网络短文本预处理的并行优化	第42-43页
· Spark平台下实现深度置信网络的并行设计	第43-46页
· 实验设计与分析	第46-48页
· 实验设计	第46-47页
· 实验结果分析	第47-48页
· 本章小结	第48-49页
5 网络短文本情感分类系统的设计与实现	第49-59页
· 引言	第49页
· 系统环境部署	第49-52页
· 系统软硬件环境	第49-50页
· HDFS环境搭建	第50-51页
· Spark环境搭建	第51-52页
· 系统架构	第52页
· 网络短文本情感分类系统实现	第52-57页
· 数据采集	第53-54页
· 数据预处理	第54-56页
· 网络文本情感分类	第56页
· 情感分类结果可视化	第56-57页
· 本章小结	第57-59页
6 总结与展望	第59-61页
· 工作总结	第59页
· 工作展望	第59-61页
参考文献	第61-67页
攻读硕士学位期间取得的科研成果	第67-69页
致谢	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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