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基于半监督学习的文本情感分类平台的设计与实现
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基于半监督学习的文本情感分类平台的设计与实现
论文目录
中文摘要
第1-9页
ABSTRACT
第9-11页
第一章 绪论
第11-15页
· 文本情感分类的应用背景
第11页
· 国内外的研究现状
第11-13页
· 本文研究工作
第13-14页
· 论文的组织结构
第14-15页
第二章 基于半监督的文本情感分类方法
第15-23页
· 半监督学习算法框架
第15-16页
· 特征选择
第16-17页
· 基于TF-IDF的特征选择
第16页
· 基于改进的Fisher判别准则的特征选择
第16-17页
· 分类器选择
第17-18页
· SVM分类器
第17页
· 最大熵分类器
第17-18页
· 集成分类器
第18页
· 基于自训练方法的分类算法的建立
第18-19页
· 基于主动学习的分类算法的建立
第19-21页
· 选择函数
第19-20页
· 基于主动学习的文本情感分类算法
第20-21页
· 基于自训练/主动学习的SVM和ME分类器的集成
第21页
· 本章小结
第21-23页
第三章 情感分类平台设计与分析
第23-31页
· 平台的设计框架
第23-24页
· 平台核心功能的关键问题
第24-28页
· 数据预处理
第24-25页
· 数据向量化过程
第25-26页
· 特征选择的方法
第26-27页
· 扩充训练集
第27页
· 分类过程中并行计算
第27页
· 文本情感分类器的设计
第27页
· 文本情感分类的性能评价指标
第27-28页
· UML类图
第28-29页
· 本章小结
第29-31页
第四章 基于半监督情感分类平台的实现
第31-41页
· 系统的功能界面
第31-32页
· 文本的存储
第32-33页
· 平台功能
第33-40页
· 数据预处理功能
第33-36页
· 特征选择功能
第36-37页
· 基于有监督的文本情感分类功能
第37页
· 基于自训练学习的文本情感分类
第37-38页
· 基于主动学习的文本情感分类功能
第38-40页
· 本章小结
第40-41页
第五章 结论与展望
第41-43页
· 结论
第41-42页
· 展望
第42-43页
参考文献
第43-47页
攻读学位期间取得的研究成果
第47-49页
致谢
第49-51页
个人简介
第51-55页
本篇论文共
55
页,
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。
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