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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的中文文本情感分类方法研究
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基于深度学习的中文文本情感分类方法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 研究现状及分析第9-12页
        1.2.1 文本情感分类研究第9-10页
        1.2.2 深度学习的文本情感分类研究第10-12页
    1.3 本文的主要贡献第12-13页
    1.4 本文的内容安排第13-14页
2 文本情感分类的相关研究第14-36页
    2.1 文本情感的定义及分类第14-16页
    2.2 文本预处理第16页
    2.3 文本特征提取第16-18页
    2.4 文本表示方法第18-25页
        2.4.1 布尔模型第18-19页
        2.4.2 向量空间模型第19-21页
        2.4.3 词向量模型第21-25页
    2.5 文本情感分类方法第25-35页
        2.5.1 传统的文本情感分类方法第25-29页
        2.5.2 深度学习的文本情感分类第29-35页
    2.6 本章小结第35-36页
3 分段卷积神经网络情感分类模型设计第36-48页
    3.1 文本的词向量表示第36-38页
        3.1.1 词向量的处理第36页
        3.1.2 文本的表示第36-38页
    3.2 非静态词向量策略第38-40页
    3.3 分段池化策略第40-42页
    3.4 分段卷积神经网络情感分类网络结构第42-46页
    3.5 本章小结第46-48页
4 双通道卷积神经网络的情感分类研究第48-56页
    4.1 构建双通道卷积神经网络词向量模型第48-51页
        4.1.1 单通道与双通道词向量异同第48-49页
        4.1.2 双通道词向量模型第49-50页
        4.1.3 双通道词向量卷积计算第50-51页
    4.2 双通道分段池化策略第51-52页
    4.3 双通道卷积神经网络的情感分类网络结构第52-54页
    4.4 本章小结第54-56页
5 实验与结果分析第56-72页
    5.1 实验环境及数据集第56页
    5.2 实验数据预处理第56-57页
    5.3 分类性能评价指标第57-58页
    5.4 实验及分析第58-70页
        5.4.1 分段word2vec卷积神经网络情感分类WSCNN第59-62页
        5.4.2 分段glove卷积神经网络情感分类GSCNN第62-64页
        5.4.3 双通道卷积神经网络情感分类DSCNN第64-67页
        5.4.4 实验分析第67-70页
    5.5 本章小结第70-72页
6 总结与展望第72-74页
    6.1 总结第72-73页
    6.2 展望第73-74页
致谢第74-76页
参考文献第76-80页
附录 A.作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第80页

 
 
论文编号BS4055021,这篇论文共80
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