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基于语言学约束和注意力机制的细粒度文本情感分类

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第1章 绪论

1.1 研究背景及研究意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文主要工作和创新点

1.4 论文组织结构

1.5 本章小结

第2章 情感分类方法

2.1 基于情感词典的文本情感分类

2.2 基于机器学习的文本情感分类

2.3 本章小结

第3章 基于语言学约束和注意力机制的LSTM网络

3.1 模型概括

3.2 文本形式化

3.3 LSTM网络

3.4 本章小结

第4章 注意力机制和语言学约束

4.1 注意力机制

4.2 语言学约束

4.3 语言学约束的引入

4.4 Dropout

4.5 本章小结

第5章 实验及结果分析

5.1 实验数据

5.2 实验参设置

5.3 实验对比模型

5.4 实验结果分析

5.5 ALC-LN模型分析

5.6 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况说明

致谢

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著录项

  • 作者

    芦金宇;

  • 作者单位

    天津大学;

  • 授予单位 天津大学;
  • 学科 计算机科学与技术
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 侯越先;
  • 年度 2018
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP3X92;
  • 关键词

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