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  • 面向社交媒體的觀點分析技術研究
  • 點閱:1
  • 作者: 熊蜀峰著
  • 出版社:新華出版社
  • 出版年:2020[民109]
  • ISBN:9787516651759
  • 格式:JPG
  • 附註:簡體字版
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本认为观点分析是对人们发表的关于实体、事件及属性的观点、评价和情绪的可计算化研究。此领域的研究起源于观点极性分类和主观性分类, 即将其作为一个文本分类问题。本书针对目前的应用需求和存在的研究难点和问题, 对面向社交媒体的观点分析中的若干子问题进行了深入研究, 在此基础上, 书稿提出利用词典资源和距离监督信息来学习情感词嵌入, 使用学习到的词嵌入能够提高上层观点分析分类器的性能。...
 

  • 第 1 章 绪论(第1頁)
    • 1.1 研究背景和意义(第1頁)
    • 1.2 研究进展(第5頁)
    • 1.3 研究内容(第12頁)
    • 1.4 本章小结(第16頁)
  • 第 2 章 面向产品评论分析的短文本情感主题模型(第17頁)
    • 2.1 引言(第17頁)
    • 2.2 相关研究介绍(第18頁)
    • 2.3 情感主题模型(第20頁)
    • 2.4 实验及分析(第27頁)
    • 2.5 本章小结(第32頁)
  • 第 3 章 利用有约束 K-Means 聚类进行评价目标短语分组(第33頁)
    • 3.1 引言(第33頁)
    • 3.2 相关研究介绍(第36頁)
    • 3.3 灵活约束的 K-Means 算法(第37頁)
    • 3.4 实验(第43頁)
    • 3.5 本章小结(第50頁)
  • 第 4 章 基于深度度量学习方法的评价目标短语分组(第51頁)
    • 4.1 引言(第51頁)
    • 4.2 相关研究介绍(第53頁)
    • 4.3 深度距离度量学习方法(第53頁)
    • 4.4 实验评估(第57頁)
    • 4.5 本章小结(第65頁)
  • 第 5 章 基于超图排序算法的观点文本摘要(第66頁)
    • 5.1 引言(第66頁)
    • 5.2 相关研究介绍(第68頁)
    • 5.3 提出的摘要框架(第69頁)
    • 5.4 实验分析(第76頁)
    • 5.5 本章小结(第82頁)
  • 第 6 章 面向 Twitter 观点分类的情感增强词嵌入学习方法(第83頁)
    • 6.1 引言(第83頁)
    • 6.2 相关研究介绍(第85頁)
    • 6.3 面向 Twitter 观点分类的多级别情感增强词嵌入(第86頁)
    • 6.4 实验评估(第91頁)
    • 6.5 本章小结(第94頁)
  • 第 7 章 总结与展望(第95頁)
    • 7.1 总结(第95頁)
    • 7.2 展望(第96頁)
  • 参考文献(第98頁)
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