基于依存关系嵌入的方面抽取及情感分析

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基于依存关系嵌入的方面抽取及情感分析

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基于依存关系嵌入的方面抽取及情感分析

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-22页
1.1 研究背景与研究意义	第11-13页
1.1.1 研究背景	第11-12页
1.1.2 研究意义	第12-13页
1.2 研究现状及关键技术	第13-19页
1.2.1 国内外研究现状	第13-15页
1.2.2 自注意力机制	第15-16页
1.2.3 图卷积网络	第16-17页
1.2.4 图注意力机制	第17-19页
1.3 研究内容	第19-21页
1.3.1 基于现有数据集的卷积向量池化	第19页
1.3.2 基于依存句法树的图卷积网络	第19-20页
1.3.3 融合高阶语义关系的注意力机制	第20-21页
1.4 论文的结构安排	第21-22页
第二章方面抽取与情感分析的主要技术	第22-35页
2.1 词嵌入分类与方面词抽取	第23-25页
2.2 图卷积网络的基本原理	第25-27页
2.2.1 状态更新与输出	第26页
2.2.2 不动点理论	第26页
2.2.3 图卷积网络的差异性	第26-27页
2.3 图注意力网络的基本原理	第27-29页
2.3.1 图卷积网络中的注意力机制	第27-28页
2.3.2 多头注意力	第28-29页
2.4 算法复现与结果分析	第29-34页
2.4.1 算法实验设置	第29页
2.4.2 算法复现结果	第29-32页
2.4.3 算法复现结果分析	第32-34页
2.5 本章小结	第34-35页
第三章基于依存关系嵌入的图卷积网络	第35-46页
3.1 语义图卷积网络的构建	第35-40页
3.1.1 任务定义	第36-37页
3.1.2 语义图卷积网络	第37-38页
3.1.3 单词的语义表征	第38-39页
3.1.4 自注意触发词分类器	第39-40页
3.1.5 触发词分类	第40页
3.1.6 模型训练	第40页
3.2 实验	第40-44页
3.2.1 实验设置	第40-42页
3.2.2 实验数据对比	第42-43页
3.2.3 实验结果分析	第43-44页
3.3 基于依存句法树的图卷积网络	第44页
3.4 本章小结	第44-46页
第四章引入高阶语义信息的图注意网络	第46-60页
4.1 图注意网络中的过拟合问题	第47-48页
4.2 模型结构	第48-51页
4.2.1 词编码	第49页
4.2.2 多头图注意网络	第49-50页
4.2.3 图注意力层	第50-51页
4.2.4 偏置损失函数	第51页
4.3 实验	第51-58页
4.3.1 数据集设置	第51-52页
4.3.2 超参数设置	第52-53页
4.3.3 评价体系	第53页
4.3.4 对比试验设置	第53-54页
4.3.5 试验结果	第54-55页
4.3.6 模型简化分析	第55-57页
4.3.7 超参数分析	第57-58页
4.4 本章小结	第58-60页
第五章总结与展望	第60-63页
5.1 总结	第60-61页
5.2 展望	第61-63页
参考文献	第63-71页
致谢	第71-73页
攻读学位期间发表的学术论文目录	第73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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