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面向社交媒體的觀點分析技術研究 版權信息
- ISBN：9787516651759
- 條形碼：9787516651759 ; 978-7-5166-5175-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
面向社交媒體的觀點分析技術研究 內容簡介
《面向社交媒體的觀點分析技術研究》是河南平頂山學院熊蜀峰博士主持的2019年度教育部人文社科項目“面向信息處理的漢語文本情感結構的描寫機制與資源建設研究”的結項成果，屬于中文信息處理和計算機深度學習方面的前沿交叉課題。書稿認為觀點分析是對人們發表的關于實體、事件及屬性的觀點、評價和情緒的可計算化研究。此領域的研究起源于觀點極性分類和主觀性分類，即將其作為一個文本分類問題。《面向社交媒體的觀點分析技術研究》針對目前的應用需求和存在的研究難點和問題，對面向社交媒體的觀點分析中的若干子問題進行了深入研究，在此基礎上，書稿提出利用詞典資源和距離監督信息來學習情感詞嵌入，使用學習到的詞嵌入能夠提高上層觀點分析分類器的性能。書稿結構嚴謹，寫作規范，對相關研究人員有參考價值。
面向社交媒體的觀點分析技術研究 目錄
第1章 緒論
1．1 研究背景和意義
1．2 研究進展
1．3 研究內容
1．4 本章小結
第2章 面向產品評論分析的短文本情感主題模型
2．1 引言
2．2 相關研究介紹
2．3 情感主題模型
2．4 實驗及分析
2．5 本章小結
第3章 利用有約束K-Means聚類進行評價目標短語分組
3．1 引言
3．2 相關研究介紹
3．3 靈活約束的K-Means算法
3．4 實驗
3．5 本章小結
第4章 基于深度度量學習方法的評價目標短語分組
4．1 引言
4．2 相關研究介紹
4．3 深度距離度量學習方法
4．4 實驗評估
4．5 本章小結
第5章 基于超圖排序算法的觀點文本摘要
5．1 引言
5．2 相關研究介紹
5．3 提出的摘要框架
5．4 實驗分析
5．5 本章小結
第6章 面向Twitter觀點分類的情感增強詞嵌入學習方法
6．1 引言
6．2 相關研究介紹
6．3 面向Twitter觀點分類的多級別情感增強詞嵌入
6．4 實驗評估
6．5 本章小結
第7章 總結與展望
7．1 總結
7．2 展望
參考文獻
1．1 研究背景和意義
1．2 研究進展
1．3 研究內容
1．4 本章小結
第2章 面向產品評論分析的短文本情感主題模型
2．1 引言
2．2 相關研究介紹
2．3 情感主題模型
2．4 實驗及分析
2．5 本章小結
第3章 利用有約束K-Means聚類進行評價目標短語分組
3．1 引言
3．2 相關研究介紹
3．3 靈活約束的K-Means算法
3．4 實驗
3．5 本章小結
第4章 基于深度度量學習方法的評價目標短語分組
4．1 引言
4．2 相關研究介紹
4．3 深度距離度量學習方法
4．4 實驗評估
4．5 本章小結
第5章 基于超圖排序算法的觀點文本摘要
5．1 引言
5．2 相關研究介紹
5．3 提出的摘要框架
5．4 實驗分析
5．5 本章小結
第6章 面向Twitter觀點分類的情感增強詞嵌入學習方法
6．1 引言
6．2 相關研究介紹
6．3 面向Twitter觀點分類的多級別情感增強詞嵌入
6．4 實驗評估
6．5 本章小結
第7章 總結與展望
7．1 總結
7．2 展望
參考文獻
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面向社交媒體的觀點分析技術研究 作者簡介
熊蜀峰，男，博士，副教授，平頂山學院學術技術帶頭人、社交媒體分析團隊負責人、鄭州大學在站博士后、英國University of Warwick訪問學者，曾獲得國家留學基金委、河南省高等學校青年骨干教師資助。主要學術研究方向是自然語言處理、深度學習技術。近五年先后主持教育部人文社科基金項目1項、河南省科技計劃1項、河南省教育廳重點項目2項。在計算機學會推薦人工智能領域著名會議期刊發表多篇論文，其中SCI檢索論文7篇，EI檢索論文4篇。榮獲河南省自然科學學術獎論文一等獎1項、市廳級獎項多項，申請多項專利及軟件著作權，受邀擔任KBS等6個領域知名國際SCI期刊審稿人、中國中文信息學會青年工作委員會委員。
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