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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于深度学习的商品评价情感分析与研究
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基于深度学习的商品评价情感分析与研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 文本情感分析第10-12页
        1.2.2 机器学习与深度学习第12-13页
    1.3 研究难点第13-14页
    1.4 论文研究内容第14-15页
    1.5 本文组织结构第15-17页
2 文本情感分类相关知识第17-27页
    2.1 文本预处理第17-20页
        2.1.1 中文分词第17-18页
        2.1.2 停用词处理第18-19页
        2.1.3 词性标注第19-20页
    2.2 情感词典相关知识第20页
    2.3 文本表示模型第20-22页
    2.4 文本特征选择第22-23页
    2.5 分类方法第23-25页
    2.6 本章小结第25-27页
3 基于词向量的电商评价情感词典的构造与应用第27-47页
    3.1 公共通用情感词典第27-28页
    3.2 常见的情感词典构造方法第28-30页
    3.3 基于神经网络的word2vec工具第30-31页
    3.4 基于word2vec的电商情感词典的构造方法第31-37页
        3.4.1 语料的准备第31-35页
        3.4.2 语料的预处理第35页
        3.4.3 标准情感的参考词库建立第35页
        3.4.4 候选词与参考词的词向量构建第35-36页
        3.4.5 电商情感词典的扩展与构建(词向量相似度比较)第36-37页
    3.5 基于的电商情感词典的文本分类应用方法第37-39页
        3.5.1 情感倾向性分析第37-38页
        3.5.2 情感极性量化计算第38-39页
    3.6 实验及分析第39-46页
        3.6.1 实验环境第39-40页
        3.6.2 实验过程第40-45页
        3.6.3 实验结果及分析第45-46页
    3.7 本章小结第46-47页
4 基于情感词典与卷积神经网络的电商评价情感分类模型第47-63页
    4.1 基于情感词典的词向量输入构造第48-51页
    4.2 基于卷积神经网络模型的文本情感分类模型构造第51-56页
        4.2.1 基于卷积神经网络的模型结构设计第51-55页
        4.2.2 基于卷积神经网络的模型训练第55-56页
    4.3 实验及分析第56-61页
        4.3.1 实验环境第56-57页
        4.3.2 实验过程第57-60页
        4.3.3 实验结果与分析第60-61页
    4.4 本章小结第61-63页
5 基于深度学习的Shunt-C&RNN文本情感分类模型第63-81页
    5.1 基于深度学习的Shunt-C&RNN模型概述第64页
    5.2 循环神经网络模型概述第64-69页
        5.2.1 基于LSTM的卷积神经网络模型第66-68页
        5.2.2 基于BLSTM的卷积神经网络模型第68-69页
    5.3 关于Shunt-C&RNN模型的构造第69-72页
        5.3.1 循环神经网络模型RNN的结构设计第69-70页
        5.3.2 卷积神经网络模型CNN的结构设计第70-71页
        5.3.3 分流器Shunt的规则结构设定第71-72页
        5.3.4 Shunt-C&RNN模型训练第72页
    5.4 实验及分析第72-78页
        5.4.1 实验环境第72-73页
        5.4.2 实验过程第73-76页
        5.4.3 实验结果与分析第76-78页
    5.5 本章小结第78-81页
6 总结与展望第81-83页
    6.1 总结第81-82页
    6.2 展望第82-83页
致谢第83-85页
参考文献第85-89页
附录第89页
    A.作者在攻读学位期间发表的论文目录第89页
    B.作者在攻读学位期间负责的科研项目第89页
    C.作者在攻读学位期间获得的软件著作权与奖项荣誉情况第89页

 
 
论文编号BS4054909,这篇论文共89
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