基于深度学习的中文文本情感分类及其在舆情分析中的应用研究

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基于深度学习的中文文本情感分类及其在舆情分析中的应用研究

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基于深度学习的中文文本情感分类及其在舆情分析中的应用研究

论文目录
摘要	第4-6页
abstract	第6-11页
第1章绪论	第11-21页
1.1 研究背景及意义	第11-12页
1.1.1 研究背景	第11-12页
1.1.2 研究意义	第12页
1.2 国内外研究现状	第12-16页
1.2.1 网络舆情分析国内外研究现状及评述	第12-15页
1.2.2 深度学习情感分类国内外研究现状及评述	第15-16页
1.3 研究内容及创新点	第16-21页
1.3.1 论文研究内容	第16-17页
1.3.2 论文研究路线方法	第17-19页
1.3.3 论文研究创新点	第19页
1.3.4 论文总体框架	第19-21页
第2章深度学习情感分类的基本理论	第21-31页
2.1 深度学习理论及研究范畴	第21-25页
2.1.1 深度学习概念和特点	第21-22页
2.1.2 深度学习的基本思想	第22-25页
2.2 深度学习情感分类常用模型	第25-30页
2.2.1 基于RAE情感分类模型	第25-27页
2.2.2 基于CNN情感分类模型	第27-28页
2.2.3 基于LSTM情感分类模型	第28-30页
2.3 本章小结	第30-31页
第3章基于主题融合的深度学习情感分类方法建模	第31-49页
3.1 深度学习中文文本预处理技术	第31-35页
3.1.1 中文分词技术	第31-33页
3.1.2 词语向量化技术	第33-35页
3.2 基于主题融合深度学习的情感分类算法	第35-42页
3.2.1 面向中文文本的LDA概率主题分析模型	第35-36页
3.2.2 基于主题融合的双向LSTM情感分类算法	第36-39页
3.2.3 基于主题融合的CNN情感分类算法	第39-42页
3.3 实验对比及结果分析	第42-48页
3.3.1 实验数据来源	第42-46页
3.3.2 实验比较分析	第46-48页
3.4 本章小结	第48-49页
第4章基于增强特征提取的深度学习情感分类方法建模	第49-55页
4.1 面向增强技术的中文文本特征提取模型	第49-50页
4.2 基于TB_LSTM+TCNN的情感分类模型	第50-53页
4.3 实验对比及结果分析	第53-54页
4.3.1 实验数据来源	第53页
4.3.2 实验对比分析	第53-54页
4.4 本章小结	第54-55页
第5章面向增强特征提取的深度学习多维度舆情分析建模	第55-63页
5.1 基于深度学习的舆情情感分类分析建模	第55-56页
5.2 网络舆情信息采集及处理技术	第56-59页
5.2.1.网络舆情信息来源	第56-57页
5.2.2 网络舆情采集技术	第57页
5.2.3 网络舆情数据处理	第57-59页
5.3 基于增强特征提取的深度学习多维度舆情分析模型	第59-62页
5.3.1 基于深度学习的多维度情感分类	第60-61页
5.3.2 基于ARMA的舆情情感走势预测	第61-62页
5.4 本章小结	第62-63页
第6章基于深度学习的网络舆情实证分析	第63-73页
6.1“魏则西事件”网络舆情剖析	第63-64页
6.1.1“魏则西事件”舆情传播分析	第63-64页
6.1.2“魏则西事件”舆情态势分析	第64页
6.2 基于深度学习的“魏则西事件”舆情分析	第64-71页
6.2.1“魏则西事件”舆情数据采集处理	第64-65页
6.2.2 基于深度学习的多维度舆情情感分类	第65-71页
6.3“魏则西事件”网络舆情分析结论	第71-72页
6.3.1 舆情传播解析	第71页
6.3.2 舆情情感解析	第71-72页
6.4 本章小结	第72-73页
第7章总结与展望	第73-75页
7.1 全文总结	第73页
7.2 研究展望	第73-75页
参考文献	第75-79页
致谢	第79-80页
攻读硕士期间发表论文	第80页

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