基于深度学习的中文文本情感分类方法研究

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摘 要

ABSTRACT

目 录

1绪论

1.1 研究背景及意义

1.2研究现状及分析

1.2.1 文本情感分类研究

1.2.2 深度学习的文本情感分类研究

1.3本文的主要贡献

1.4本文的内容安排

2文本情感分类的相关研究

2.1 文本情感的定义及分类

2.2 文本预处理

2.3 文本特征提取

2.4 文本表示方法

2.4.1 布尔模型

2.4.2 向量空间模型

2.4.3 词向量模型

2.5 文本情感分类方法

2.5.1 传统的文本情感分类方法

2.5.2 深度学习的文本情感分类

2.6 本章小结

3 分段卷积神经网络情感分类模型设计

3.1.1 词向量的处理

3.1.2 文本的表示

3.2 非静态词向量策略

3.3 分段池化策略

3.4 分段卷积神经网络情感分类网络结构

3.5 本章小结

4双通道卷积神经网络的情感分类研究

4.1.1 单通道与双通道词向量异同

4.1.2 双通道词向量模型

4.1.3 双通道词向量卷积计算

4.2 双通道分段池化策略

4.3 双通道卷积神经网络的情感分类网络结构

4.4 本章小结

5 实验与结果分析

5.1 实验环境及数据集

5.2 实验数据预处理

5.3 分类性能评价指标

5.4 实验及分析

5.4.1 分段word2vec卷积神经网络情感分类WSCNN

5.4.2 分段glove卷积神经网络情感分类GSCNN

5.4.3 双通道卷积神经网络情感分类DSCNN

5.4.4 实验分析

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致 谢

参考文献

附 录

A. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录