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基于SVM和深度学习的情感分类算法研究

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基于SVM和深度学习的情感分类算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第1章 绪论第9-13页
  · 研究背景和意义第9-10页
  · 研究现状分析第10-11页
  · 论文主要工作第11-12页
  · 论文组织结构第12-13页
第2章 文本情感分析研究综述第13-21页
  · 情感分析概述第13页
  · 基于情感词典的方法第13-15页
    · 构建情感词典第13-14页
    · 研究思路第14-15页
  · 基于规则的方法第15-16页
    · 句法分析介绍第15-16页
    · 研究思路第16页
  · 基于机器学习的方法第16-20页
    · 机器学习模型介绍第16-19页
    · 研究思路第19-20页
  · 本章小结第20-21页
第3章 基于SVM和复杂句式的情感分类研究第21-32页
  · 问题的提出第21页
  · 相关工作第21-22页
  · 复杂句式研究第22-25页
    · 转折句式第22-23页
    · 条件句式第23-25页
  · 基于SVM和复杂句式的情感分析第25-28页
    · 情感资源构建第25-26页
    · 特征提取规则第26-27页
    · 训练和分类第27-28页
  · 实验及结果分析第28-31页
    · 实验数据第28页
    · 评价标准第28-29页
    · 情感分类的性能第29-31页
  · 本章小结第31-32页
第4章 基于Word2vec和SVM的情感分类研究第32-45页
  · 问题的提出第32页
  · 有监督的情感分类第32-33页
  · Word2vec介绍第33-36页
    · 统计语言模型第34页
    · CBOW第34-35页
    · Skip-Gram第35-36页
  · 基于Word2vec和SVM的情感分类方法第36-39页
    · 研究思路第36-37页
    · 情感分类第37页
    · 特征提取第37-39页
    · 训练和分类第39页
  · 实验及结果分析第39-44页
    · 数据集第39-40页
    · 评价标准第40页
    · 情感分类的性能第40-44页
  · 本章小结第44-45页
第5章 情感分类系统的实现与展示第45-50页
  · 系统设计第45页
  · 情感分类系统的软件组成第45-46页
  · 情感分类系统的模块设计第46-47页
  · 实验结果及分析第47-49页
  · 本章小结第49-50页
第6章 总结与展望第50-52页
  · 工作总结第50-51页
  · 未来的工作第51-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-59页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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