方面級(jí)情感分析,是一種細(xì)粒度情感分析任務(wù),其目標(biāo)是判斷評(píng)價(jià)對(duì)象的方面(也稱屬性,本文中均稱之為方面)所屬的情感極性。對(duì)于管理者而言,方面級(jí)情感分析可提供更精細(xì)的消費(fèi)者對(duì)商品或服務(wù)的態(tài)度及觀點(diǎn),以此作為其改進(jìn)產(chǎn)品或服務(wù)的依據(jù);對(duì)于消費(fèi)者而言,方面級(jí)情感分析可提供其他消費(fèi)者對(duì)某種商品或服務(wù)所表達(dá)的情感及觀點(diǎn),以此作為其制定購(gòu)買決策的依據(jù)。在方面級(jí)情感分析任務(wù)中,雖然基于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法已經(jīng)取得較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,但這些方法很大程度上依賴于人工構(gòu)建特征的有效性,并且需要大量人力勞動(dòng)。使用基于長(zhǎng)短時(shí)記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Long-Short Memory Neural Network,簡(jiǎn)稱為L(zhǎng)STM)的模型,不需要人工構(gòu)建特征,就可以從句子中學(xué)習(xí)到豐富的文本信息;通過引入注意力機(jī)制而獲得上下文詞對(duì)方面詞的重要性程度,進(jìn)一步增強(qiáng)了模型的預(yù)測(cè)能力。但是,這些基于LSTM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,采用對(duì)文本內(nèi)容和方面分別建模的方法,對(duì)較長(zhǎng)的文本序列,其情感特征在傳遞過程中可能會(huì)出現(xiàn)信息丟失的風(fēng)險(xiǎn)�；谧⒁饬C(jī)制的模型,欠缺有效編碼方面特征和情感特征的能力,并且隨著注意力機(jī)制的引入,增加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù),可能會(huì)產(chǎn)生計(jì)...

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1.緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于機(jī)器學(xué)習(xí)方法的方面級(jí)情感分析
        1.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的方面級(jí)情感分析
        1.2.3 詞向量
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 本文結(jié)構(gòu)與章節(jié)安排
2.相關(guān)理論介紹
    2.1 詞向量相關(guān)理論
    2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.2.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相關(guān)理論
        2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在情感分析任務(wù)中的應(yīng)用
    2.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.3.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相關(guān)理論
        2.3.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在情感分析任務(wù)中的應(yīng)用
    2.4 基于注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
        2.4.1 注意力機(jī)制相關(guān)理論介紹
        2.4.2 注意力機(jī)制在情感分析任務(wù)中的應(yīng)用
    2.5 本章小結(jié)
3.基于句法信息和門控機(jī)制的方面級(jí)情感分析模型框架
    3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征工程
        3.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.1.2 模型詞向量構(gòu)建
    3.2 SIGM模型構(gòu)建
        3.2.1 SIGM模型框架介紹
        3.2.2 SIGM模型各結(jié)構(gòu)構(gòu)建
    3.3 本章小結(jié)
4.實(shí)驗(yàn)及參數(shù)設(shè)置
    4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及實(shí)驗(yàn)環(huán)境介紹
    4.2 模型訓(xùn)練相關(guān)設(shè)置
        4.2.1 模型參數(shù)設(shè)置
        4.2.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)設(shè)置
    4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        4.3.1 模型預(yù)測(cè)結(jié)果分析
        4.3.2 不同方面?zhèn)�數(shù)對(duì)模型預(yù)測(cè)性能的影響分析
        4.3.3 相關(guān)案例分析
    4.4 本章小結(jié)
5.總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 未來(lái)工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研情況



本文編號(hào)：3750524