声明
目 录
第 1 章 绪 论
1.1 论文研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 观点方面词抽取方法研究现状
1.2.2 情感分析算法研究现状
1.3.1 本文研究内容
1.3.2 本文章节安排
1.4 本章小结
第 2 章 数据获取及相关技术
2.1 爬取框架及数据获取
2.1.1 Scrapy框架介绍
2.1.2 数据获取
2.2 中文自然语言处理相关知识
2.2.1 词嵌入
2.2.2 中文分词
2.2.3 深度学习
2.3 观点挖掘基础知识
2.4 本章小结
第 3 章 汽车评论方面词抽取算法
3.1 基于特征选择的方面词抽取方法概述
3.1.1 数据预处理
3.1.2 特征选择算法流程
3.2 实验方案
3.2.1 实验环境
3.2.2 实验数据
3.2.3 评价指标
3.3 对比实验
3.3.1 基线模型
3.3.2 特征选择模型
3.3.3 实验结果
3.4 本章小结
第 4 章 基于深度学习的方面词级别情感分析算法
4.1 模型结构设计
4.1.1 输入层
4.1.2 网络层
4.1.3 输出层
4.1.4 损失函数及优化器
4.2 实验方案
4.2.1 实验数据
4.2.2 评价指标
4.3 参数调优实验
4.3.1 词嵌入方法对比实验
4.3.2 Dropout对比实验
4.3.3 正则化参数对模型的影响
4.3.4 LSTM隐藏层维度对模型的影响
4.3.5 卷积核尺寸对模型的影响
4.3.6 参数汇总
4.4 模型对比实验
4.4.1 基线模型
4.4.2 实验结果
4.5 本章小结
第 5 章 汽车行业观点分析应用服务
5.1 需求分析
5.1.1 功能需求分析
5.1.2 界面需求分析
5.2 系统设计
5.2.1 系统总体架构
5.2.2 数据结构设计
5.2.3 软件结构设计
5.3 详细设计与实现
5.3.1 系统开发环境与工具
5.3.2 RESTful API服务构建
5.3.3可视化服务构建
5.4 本章小结
结论与展望
本文工作总结
未来工作展望
致 谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果
西南交通大学;