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领域知识指导的半监督学习和主动学习倾向性分类研究

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领域知识指导的半监督学习和主动学习倾向性分类研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 研究背景第11-14页
  · 情感分析第11-13页
  · 情感分类第13-14页
第二章 相关内容介绍第14-25页
  · 半监督文本分类第14-18页
    · 贝叶斯方法第15-18页
  · 主动学习文本分类第18-21页
    · 样例选择算法第18-21页
  · 情感分类第21-25页
    · 主客观文本分类第21页
    · 情感倾向性分类第21-25页
第三章 基于语言学资源的模型先验构造第25-31页
  · 先验知识与情感分类的机器学习方法的嵌入第25-26页
  · 嵌入领域情感先验的分类模型第26页
  · 全局情感词先验模型第26-27页
  · 种子情感词选取第27-28页
  · 领域情感词扩展及先验概率模型第28-31页
第四章 结合先验知识的半监督情感倾向分类方法第31-49页
  · 结合先验知识的半监督情感倾向分类第31-35页
    · 朴素贝叶斯分类方法第31-32页
    · 半监督贝叶斯分类方法第32-33页
    · 结合领域知识的半监督贝叶斯情感倾向分类方法第33-35页
  · 实验结果第35-49页
    · 实验数据和情感词典资源第35-37页
    · 对比实验选用的分类方法和评价方法第37-39页
    · 对比实验结果及分析第39-49页
第五章 结合先验知识的主动学习情感倾向分类方法第49-63页
  · 领域感知的主动学习情感分类模型第49-56页
    · 主动学习分类模型第49-53页
    · 领域感知的主动学习情感分类方法第53-56页
  · 实验结果第56-63页
    · 实验数据和情感词典资源第56-57页
    · 对比实验选用的分类方法和评价方法第57-58页
    · 对比实验结果及分析第58-63页
结论和展望第63-64页
参考文献第64-72页
致谢第72页

本篇论文共72页,点击这进入下载页面
 
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