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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--面向微博文本的分词及情感分析研究
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面向微博文本的分词及情感分析研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 引言第10-13页
    1.1 研究背景第10-12页
    1.2 本文主要内容第12页
    1.3 论文的组织第12-13页
2 相关工作第13-24页
    2.1 情感分析相关研究第13-17页
        2.1.1 国内外相关研究第13-15页
        2.1.2 情感分析面临的主要问题第15-16页
        2.1.3 情感分析的相关评测及资源第16页
        2.1.4 语料库和情感词典的构建第16-17页
    2.2 中文分词相关研究第17-24页
        2.2.1 国内外相关研究第17-19页
        2.2.2 分词模型简介第19-22页
            2.2.2.1 隐马尔可夫模型第20-21页
            2.2.2.2 条件随机场第21-22页
        2.2.3 中文分词相关评测第22-23页
        2.2.4 微博分词难点第23-24页
3 基于表示学习的微博分词第24-36页
    3.1 字向量的获取第24-27页
        3.1.1 Word2vec第24-27页
        3.1.2 GloVe第27页
    3.2 字向量的使用第27-30页
        3.2.1 LSTM网络结构第27-29页
        3.2.2 CRF特征模板的设计第29-30页
    3.3 数据后处理第30-32页
    3.4 实验与结果分析第32-36页
        3.4.1 数据集与实验设计第32-34页
        3.4.2 实验结果分析第34-36页
4 基于表示学习的情感分析第36-43页
    4.1 句向量的相关工作第36-39页
    4.2 表示学习方法进行情感分析第39-41页
        4.2.1 句向量的获取第39-41页
    4.3 实验与结果分析第41-43页
        4.3.1 数据集与实验设计第41-42页
        4.3.2 实验结果分析第42-43页
5 总结与展望第43-44页
    5.1 总结第43页
    5.2 展望第43-44页
参考文献第44-48页
个人简历、在校期间发表的学术论文及研究成果第48-49页
    个人简历第48页
    在学校期间发表的论文第48-49页
致谢第49页

 
 
论文编号BS3236457,这篇论文共49
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