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用于网络舆情分析的深度学习自然语言处理系统

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用于网络舆情分析的深度学习自然语言处理系统
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-6页
第1章 引言第9-14页
    1.1 课题的研究背景及意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.3 本文的研究内容第12-13页
    1.4 本文章节安排第13-14页
第2章 网络舆情分析系统的设计第14-25页
    2.1 网络舆情分析系统设计的理论分析第14-15页
    2.2 网络舆情分析系统的结构设计第15-23页
        2.2.1 语料收集与预处理子系统设计第16-18页
        2.2.2 自适应自然语言处理量化子系统设计第18-23页
    2.3 词相似性评测数据集第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第3章 动态权重多模型相融合的词相似性算法第25-34页
    3.1 动态权重多模型相融合的词相似性算法的设计第25-29页
        3.1.1 统计模型的选择第25页
        3.1.2 词典模型的选择第25-26页
        3.1.3 动态权重多模型融合的方法第26-27页
        3.1.4 算法的整体结构第27-29页
    3.2 计算过程与结果分析第29-33页
        3.2.1 计算结果的评价标准第29-30页
        3.2.2 计算对比试验的方案第30页
        3.2.3 统计模型的词相似性计算第30-31页
        3.2.4 词典模型的词相似性计算第31-32页
        3.2.5 简单权重多模型融合的词相似性计算第32-33页
        3.2.6 动态权重多模型融合的词相似性计算第33页
    3.3 本章小结第33-34页
第4章 网络舆情分析系统的实现第34-46页
    4.1 网络舆情分析系统需求分析第34页
    4.2 网络舆情分析系统的实现过程第34-42页
        4.2.1 网络爬虫设计与搭建第34-37页
        4.2.2 数据库设计与数据的收集处理第37-38页
        4.2.3 词相似性分析设计与结果量化的实现第38-40页
        4.2.4 可视化界面设计与实现第40-42页
    4.3 系统测试与结果分析第42-45页
    4.4 本章小结第45-46页
第5章 总结与展望第46-48页
    5.1 全文总结第46-47页
    5.2 研究展望第47-48页
参考文献第48-51页
致谢第51页

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