在线亲子游产品评论的情感分类及主题差异性研究——基于改进的WDE-LSTM方法

目录

声明

第1章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2.1 研究思路

1.2.2 研究内容

1.2.3 研究方法

1.3 本文的主要贡献

2.1.1 亲子游市场的研究现状

2.1.2 情感分类方法

2.1.3 主题模型

2.1.4 小结

2.2.1 词向量的表示

2.2.2 基于传统机器学习的情感分类方法

2.2.3 基于深度学习的情感分类方法

2.3.1 LDA主题模型

2.3.2 T-LDA模型

第3章在线亲子游产品评论数据的预处理

3.1.1 携程网站的介绍

3.1.2 携程网站数据信息的确定

3.1.3 亲子游产品数据的获取

3.2 亲子游产品评论文本的预处理

3.2.1 亲子游产品基本信息的预处理

3.2.2 每个产品评论信息的预处理

3.3 亲子游产品评论数据的描述性统计

3.3.1 产品基本信息的描述性统计

3.3.2 产品评论的描述性统计

第4章 亲子游评论文本情感分类方法的比较分析

4.1 改进的 WDE-LSTM模型

4.1.1 现有 WDE-LSTM模型的不足

4.1.2 改进 WDE-LSTM模型的网络结构

4.1.3 预期效果

4.2 数据集的介绍

4.3 情感分类器的评价指标

4.4 模型的建立

4.5 模型结果的对比

4.5.1 不同词向量的结果比较分析

4.5.2 不同分类器的结果比较分析

4.6 利用分类器对评论数据进行情感划分

第5章基于T-LDA 模型的亲子游产品评论的主题比较分析

5.1.1 国内产品积极评论的主题分析

5.1.2 国内产品消极评论的主题分析

5.2.1 国外产品积极评论的主题分析

5.2.2 国外产品消极评论的主题分析

第6章总结与展望

6.1 总结

6.2 本文的不足之处

参考文献

附录

代码

附表 1

附表 2

致谢