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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--面向在线社交媒体的文本分类研究与实现
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面向在线社交媒体的文本分类研究与实现
 
     论文目录
 
摘要第8-9页
ABSTRACT第9页
符号使用说明第10-11页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 选题背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-13页
    1.3 主要工作和创新第13-15页
        1.3.1 基于Word2Vec的启发式主题聚类第14页
        1.3.2 基于多方法集成的多分类情感分析第14-15页
    1.4 论文组织结构第15-16页
第二章 相关技术与前置知识第16-30页
    2.1 NLP预处理的相关任务与简介第16-18页
        2.1.1 中文分词第16-17页
        2.1.2 去停用词第17-18页
        2.1.3 词性标注第18页
    2.2 特征提取第18-21页
    2.3 传统文本分类与深度学习文本分类模型介绍第21-28页
        2.3.1 朴素贝叶斯第22页
        2.3.2 LSTM模型简介第22-25页
        2.3.3 TextRNN模型简介第25-26页
        2.3.4 TextRCNN模型简介第26-27页
        2.3.5 TextRNN+Attention模型简介第27-28页
    2.4 文本分类问题分析第28-29页
    2.5 本章小结第29-30页
第三章 基于Word2Vec的启发式主题聚类第30-40页
    3.1 引言第30页
    3.2 基于Word2Vec的启发式主题聚类第30-34页
        3.2.1 Word2Vec训练词向量第31页
        3.2.2 ODP第31-32页
        3.2.3 启发式词向量聚类算法第32-34页
    3.3 实验及结果第34-39页
        3.3.1 数据集第34页
        3.3.2 实验设置第34-36页
        3.3.3 结果及分析第36-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第四章 基于多方法集成的多分类情感分析第40-50页
    4.1 引言第40-41页
        4.1.1 词语级情感分析第40-41页
        4.1.2 句子级情感分析第41页
        4.1.3 篇章级情感分析第41页
    4.2 三种典型的情感分析模型第41-45页
        4.2.1 SVM用于多分类第41-43页
        4.2.2 FastText模型简介第43-44页
        4.2.3 TextCNN模型简介第44-45页
    4.3 基于多方法集成的多分类情感分析第45-47页
        4.3.1 集成策略第45-46页
        4.3.2 集成模型选择第46页
        4.3.3 整体模型结构第46-47页
    4.4 实验及结果第47-49页
        4.4.1 数据集第47-48页
        4.4.2 实验设置第48页
        4.4.3 结果及分析第48-49页
    4.5 本章小结第49-50页
第五章 总结与展望第50-51页
    5.1 本文总结第50页
    5.2 未来展望第50-51页
致谢第51-53页
参考文献第53-57页
作者在学期间取得的学术成果第57页

 
 
论文编号BS4655906,这篇论文共57
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