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目录
摘要I
AbstractII
第一章绪论1
1.1研究背景及意义1
1.2国内外研究现状2
1.2.1基于注意力机制和神经网络的方法2
1.2.2基于图卷积网络的方法2
1.2.3词性信息在ALSC中的应用3
1.3本文研究内容4
1.4本文组织结构4
第二章相关理论与技术6
2.1文本数据预处理6
2.2文本向量化6
2.3神经网络模型的理论基础7
2.3.1双向长短期记忆网络7
2.3.2注意力机制8
2.3.3BERT模型9
2.3.4图卷积网络11
2.3.5依存解析和词性标注13
2.3.6外部情感知识13
2.4数据集和模型评估指标14
2.4.1数据集14
2.4.2模型评估指标14
2.5本章小结16
第三章基于依存树强化和图卷积网络的方面级情感分类方法17
3.1引言17
3.2ASC-GCN模型框架17
3.2.1词嵌入和语义特征模块18
3.2.2依存句法和图卷积模块19
3.2.3方面特定分类模块22
3.2.4模型训练23
3.3实验设计及结果分析23
3.3.1数据集与实验设置23
3.3.2对比模型24
3.3.3实验结果与分析25
3.3.4消融实验27
3.3.5方面-意见连接有效性研究28
3.3.6方面-意见连接的普遍适用性研究29
3.3.7案例研究29
3.4本章小结30
第四章结合细粒度POS和依存增强的方面级情感分类方法31
4.1引言31
4.2FPDE-GCN模型框架31
4.2.1词嵌入和POS嵌入32
4.2.2细粒度POS过滤门33
4.2.3依存关系利用34
4.2.4细粒度POS强调注意力35
4.2.5分类预测和模型训练36
4.3实验设计及结果分析36
4.3.1数据集与实验设置36
4.3.2对比模型37
4.3.3实验结果与分析37
4.3.4消融实验40
4.3.5细粒度POS应用的有效性探究41
4.3.6依存位置感知函数研究42
4.3.7案例研究43
4.4本章小结43
第五章面向文本评论的方面级情感分类系统的设计与实现44
5.1引言44
5.2系统分析44
5.2.1功能性需求分析44
5.2.2非功能性需求分析45
5.2.3可行性分析45
5.3系统设计46
5.3.1系统概要设计46
5.3.2系统功能设计47
5.3.3数据库设计47
5.4系统实现48
5.4.1系统开发环境及技术48
5.4
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