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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于情感分类的特征表示研究
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基于情感分类的特征表示研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
abstract第7-8页
符号表示第13页
常见函数第13-14页
第一章 绪论第14-20页
    1.1 研究背景与意义第14-17页
    1.2 本文工作与贡献第17-18页
    1.3 本文架构第18-20页
第二章 单词特征表示研究综述第20-38页
    2.1 第一阶段第21-30页
        2.1.1 共现信息建模第21-22页
        2.1.2 神经网络语言模型建模第22-25页
        2.1.3 配分函数优化第25-30页
    2.2 第二阶段第30-35页
        2.2.1 独立训练词向量模型第30-34页
        2.2.2 词向量理论研究第34页
        2.2.3 词向量类推性质第34-35页
    2.3 第三阶段第35-36页
    2.4 本章总结第36-38页
第三章 针对情感分类的词向量调整研究第38-56页
    3.1 相关工作第39-41页
    3.2 词向量情感信息调整第41-44页
        3.2.1 情感主成分与情感分量第41-42页
        3.2.2 情感信息调整第42-44页
    3.3 实验与效果分析第44-54页
        3.3.1 词向量情感信息分析实验第45-47页
        3.3.2 词向量混合比例实验第47-50页
        3.3.3 情感分类器词向量迁移实验第50-54页
    3.4 本章总结第54-56页
第四章 多层级情感分类方案第56-80页
    4.1 需求分析与数据准备第57-61页
        4.1.1 问题定义第58页
        4.1.2 数据集准备第58-59页
        4.1.3 数据预处理第59-61页
    4.2 短文本分类器第61-71页
        4.2.1 LSTM-Attn模型第62-68页
        4.2.2 DAN模型第68-70页
        4.2.3 基模型集成第70-71页
    4.3 新闻文本分类器第71页
    4.4 实验与效果分析第71-79页
        4.4.1 模型超参数第72-73页
        4.4.2 基模型纵向性能比较实验第73-76页
        4.4.3 基模型集成实验第76-77页
        4.4.4 新闻文本分类器性能实验第77-78页
        4.4.5 短文本案例分析第78-79页
    4.5 本章总结第79-80页
第五章 总结与展望第80-94页
    5.1 工作总结第80-81页
    5.2 未来展望第81-94页
致谢第94-96页
攻读硕士学位期间发表论文、参与科研和获得荣誉情况第96页

 
 
论文编号BS4542187,这篇论文共96
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