1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
(1)粗粒度情感分类
(2)文本特征提取
1.3 本文研究内容
1.4 本文章节结构
2 相关技术研究
2.1 文本情感分类
2.2 网络爬虫
2.3 数据预处理
2.3.1 数据清洗
2.3.2 分词
2.3.3 去停用词
2.4 文本特征提取
2.5 文本表示模型
2.6 文本情感分类技术与方法
2.6.1 基于情感词典的情感分类方法
2.6.2 基于机器学习的方法
2.6.3 基于深度学习的情感分类方法
2.7 本章小结
3 领域情感词典的构建
3.1 领域情感词典
3.1.1 基础情感词典
3.1.2 程度副词词典
3.1.3 否定词词典
3.2 基于语义的情感词典构建方法
3.2.1 语料采集与预处理
3.2.2 情感词扩充
3.3 实验验证与结果分析
3.3.1 实验数据与实验指标
3.3.2 实验结果分析
3.4 本章小结
4 基于主题与情感特征的深度学习情感分类
4.1 改进的情感分类方法
4.2 文本特征提取与向量化表示
4.2.1 情感要素单元的定义
4.2.2 情感要素的抽取
4.2.3 LDA主题模型
4.2.4 文本特征向量化表示
4.3 实验验证与结果分析
4.3.1 实验数据集预处理
4.3.2 LDA模型特征项提取
4.3.3 基于不同特征选择的情感分类
4.3.4 基于主题与情感特征的深度学习情感分类
4.4 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
参考文献
附录A:作者攻读硕士学位期间发表论文及科研情况
致谢
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