近年來,隨著社交媒體的飛速發(fā)展,針對(duì)社交媒體內(nèi)容的評(píng)論自動(dòng)生成技術(shù)有希望產(chǎn)生巨大的社會(huì)和商業(yè)價(jià)值,因此該技術(shù)引起了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界越來越多的關(guān)注。面向社交媒體的評(píng)論自動(dòng)生成工作是指借助于目前流行的深度學(xué)習(xí)技術(shù)、自然語言生成技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等,通過構(gòu)建高性能的算法賦予機(jī)器和人類一樣能夠進(jìn)行語言理解和語言表達(dá)的能力,模仿人類的語言習(xí)慣對(duì)社交媒體內(nèi)容進(jìn)行評(píng)論。目前,針對(duì)社交媒體內(nèi)容的評(píng)論自動(dòng)生成工作處于發(fā)展的初始階段,具有較大的研究?jī)r(jià)值。先進(jìn)的社交媒體評(píng)論自動(dòng)生成技術(shù)不僅可以輔助個(gè)人輕松維護(hù)復(fù)雜的社交媒體關(guān)系,而且能夠幫助組織機(jī)構(gòu)進(jìn)行新商品在社交媒體平臺(tái)的推廣,還能夠幫助政府更好的進(jìn)行社會(huì)輿情引導(dǎo),維護(hù)社會(huì)的長(zhǎng)治久安。但是,當(dāng)前社交媒體評(píng)論自動(dòng)生成工作同樣面臨諸多的挑戰(zhàn),主要包括以下幾點(diǎn):(1)如何通過建模的方法,賦予機(jī)器模擬不同社交媒體用戶語言風(fēng)格的能力;(2)在給予機(jī)器情感極性的情況下,機(jī)器如何按照指定的情感進(jìn)行評(píng)論生成,而且能夠在生成的評(píng)論中體現(xiàn)和指定情感極性一致的情感傾向;(3)目前該領(lǐng)域缺乏能夠支持模型訓(xùn)練的大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。以上挑戰(zhàn)都嚴(yán)重制約了面向社交媒體評(píng)論自動(dòng)技術(shù)的發(fā)展。因此,...

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題背景和發(fā)展現(xiàn)狀
    1.2 研究意義
    1.3 本文的研究工作
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第2章 評(píng)論自動(dòng)生成研究綜述
    2.1 評(píng)論自動(dòng)生成的研究現(xiàn)狀
    2.2 用戶個(gè)性和情感表示建模研究現(xiàn)狀
    2.3 評(píng)論生成的研究方向
        2.3.1 商品評(píng)論自動(dòng)生成
        2.3.2 新聞評(píng)論的自動(dòng)生成
        2.3.3 社交媒體評(píng)論的自動(dòng)生成
    2.4 評(píng)論自動(dòng)生成領(lǐng)域面臨的主要問題
        2.4.1 評(píng)論生成的多樣性問題
        2.4.2 評(píng)論生成的個(gè)性化和情感化問題
        2.4.3 支持個(gè)性化和情感化的社交媒體評(píng)論數(shù)據(jù)集問題
    2.5 本章小結(jié)
第3章 系統(tǒng)相關(guān)基礎(chǔ)理論
    3.1 文本表示方法
    3.2 基于深度學(xué)習(xí)的評(píng)論生成的算法
        3.2.1 基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自然語言生成算法
        3.2.2 基于編碼-解碼框架的評(píng)論生成算法
        3.2.3 基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的評(píng)論生成算法
    3.3 本章小結(jié)
第4章 系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
        4.1.1 推文-評(píng)論數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
        4.1.2 用戶個(gè)性化建模數(shù)據(jù)集的構(gòu)建
    4.2 面向社交媒體評(píng)論自動(dòng)生成算法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 符號(hào)定義
        4.2.2 社交媒體評(píng)論自動(dòng)生成的數(shù)學(xué)定義
        4.2.3 基于情感感知用戶個(gè)性化建模
        4.2.4 基于多對(duì)抗方法的評(píng)論自動(dòng)生成算法
        4.2.5 算法的參數(shù)迭代和訓(xùn)練過程
    4.3 本章小結(jié)
第5章 系統(tǒng)的測(cè)試與結(jié)果評(píng)估
    5.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    5.2 特征提取
    5.3 模型訓(xùn)練參數(shù)設(shè)定
    5.4 模型測(cè)試基準(zhǔn)
    5.5 模型評(píng)估和結(jié)果分析
    5.6 系統(tǒng)的可視化
    5.7 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表



本文編號(hào)：3870473