發(fā)布時間：2023-03-27 01:24

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,人們對互聯(lián)網(wǎng)的熱愛也日漸增強。在互聯(lián)網(wǎng)誕生與發(fā)展的過程中伴隨著各種平臺產(chǎn)生,用戶也通過互聯(lián)網(wǎng)平臺來抒發(fā)自己的內(nèi)心想法與意見。隨著用戶越來越多,在這些數(shù)據(jù)當中涉及了社會、商品等各種信息,同時這些信息也形成了龐大的數(shù)據(jù)庫。在數(shù)據(jù)庫形成的過程中伴隨著也帶來了自然語言處理領(lǐng)域的輿情問題。因此,需要對這些數(shù)據(jù)實施處理與監(jiān)測。在自然語言處理領(lǐng)域研究的學者們?yōu)榱藢崿F(xiàn)這一目標,近些年來不斷的對其探索。為了對龐大的信息進行情感的研究,此領(lǐng)域的研究學者們采用詞典、統(tǒng)計、機器學習的方法對其處理,最終實現(xiàn)自動化文本處理方法。在之前學者們的研究成果基礎(chǔ)之上,本文采用了改進的TF-IDF與隱樸素貝葉斯的結(jié)合對文本情感分類,與改進的TF-IDF與樸素貝葉斯的結(jié)合以及特征加權(quán)融合的樸素貝葉斯情感分類算法進行了比較。然后對情感詞典的擴充進行了研究,采用了基word2vec方法對詞典進行擴充,然后使用隱樸素貝葉斯作為分類器進行情感分類。本文使用了書籍、電腦、酒店評論數(shù)據(jù)作為實驗研究的對象,通過對數(shù)據(jù)的分析與處理進行了情感分類與詞典擴展的相關(guān)工作。本文的主要研究內(nèi)容如下:在本文的情感分類相關(guān)技術(shù)的研究...

【文章頁數(shù)】：55 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究的目的與意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 情感分類
        1.3.2 特征提取
        1.3.3 情感詞典的擴充
    1.4 論文的主要研究內(nèi)容
    1.5 論文的組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)理論與文本情感分類技術(shù)
    2.1 基本流程
    2.2 文本預(yù)處理
    2.3 改進的TF-IDF特征提取
    2.4 隱樸素貝葉斯(HNB)
    2.5 分類性能
    2.6 情感詞典相關(guān)知識
        2.6.1 情感詞典相關(guān)介紹
        2.6.2 情感詞典
    2.7 本章小結(jié)
第3章 基于改進的TF-IDF與隱樸素貝葉斯的情感分類研究
    3.1 文本情感分類流程
    3.2 特征選擇
    3.3 情感分類
    3.4 實驗結(jié)果及分析
        3.4.1 實驗數(shù)據(jù)來源
        3.4.2 結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于情感詞典擴充與隱樸素貝葉斯的情感分類研究
    4.1 詞典的擴充方法
        4.1.1 文本的分詞
        4.1.2 基礎(chǔ)情感詞典的比較
    4..1.3詞典的擴充
    4.2 情感分類
    4.3 實驗結(jié)果及分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 相關(guān)工作總結(jié)
    5.2 下一步研究方向
參考文獻
作者攻讀碩士學位期間的科研成果
致謝



本文編號：3772096