基于集成學習的文本情感分類問題研究

目錄
第1章　緒論　1
1.1　研究背景　1
1.2　國內外研究現(xiàn)狀及發(fā)展動態(tài)分析　2
1.2.1　文本情感分類相關研究　2
1.2.2　集成學習相關研究　4
1.3　研究目標　5
1.4　研究內容　6
1.5　研究方法　7
1.6　本書結構　7
第2章　文本情感分類和機器學習理論研究　9
2.1　文本情感分類理論研究　9
2.1.1　文本情感分類概述　9
2.1.2　文本情感分類的主要任務　10
2.1.3　基于情感知識的方法　11
2.1.4　基于機器學習的方法　13
2.2　機器學習理論研究　18
2.2.1　機器學習概述　18
2.2.2　非均衡數(shù)據(jù)學習　26
2.2.3　半監(jiān)督學習　31
第3章　集成學習在文本情感分類中的比較研究　39
3.1　概述　39
3.2　集成學習在情感分類中的應用　40
3.2.1　Bagging算法　40
3.2.2　Boosting算法　41
3.2.3　RS算法　42
3.3　實驗設計　43
3.3.1　數(shù)據(jù)集　43
3.3.2　評價標準　43
3.3.3　實驗過程　43
3.4　實驗結果分析與討論　44
3.4.1　實驗結果　45
3.4.2　從集成學習方法角度進行的分析和討論　58
3.4.3　從基學習器角度進行的分析和討論　64
3.4.4　從特征集角度進行的分析和討論　66
第4章　基于POS-RS的文本情感分類研究　69
4.1　概述　69
4.2　基于POS-RS的文本情感分類模型　70
4.2.1　特征選取　70
4.2.2　模型構建　72
4.2.3　POS-RS算法　73
4.3　實驗設計　74
4.4　實驗結果分析與討論　75
4.4.1　實驗結果　76
4.4.2　分析與討論　76
第5章　電子商務中面向非均衡數(shù)據(jù)的文本情感分類研究　91
5.1　概述　91
5.2　基于詞性分析和非均衡數(shù)據(jù)分類的文本情感分類方法　92
5.2.1　電子商務中基于詞性分析的文本情感分類方法　92
5.2.2　電子商務中基于非均衡數(shù)據(jù)分類的文本情感分類方法　93
5.3　實驗設計　96
5.3.1　實驗數(shù)據(jù)集和評價指標　96
5.3.2　實驗流程　97
5.4　實驗結果分析與討論　97
5.4.1　實驗結果整體分析　100
5.4.2　不同非均衡數(shù)據(jù)分類方法對比分析　100
5.4.3　留詞性和去詞性方法對比分析　103
第6章　基于IDSSL的文本情感分類研究　105
6.1　概述　105
6.2　基于IDSSL的文本情感分類模型　107
6.2.1　基于分歧的半監(jiān)督學習方法的文本情感分類建模　107
6.2.2　基于分歧的半監(jiān)督學習方法的理論分析　108
6.2.3　基于IDSSL的文本情感分類方法　111
6.3　實驗設計　113
6.3.1　實驗數(shù)據(jù)集和評價指標　113
6.3.2　實驗流程　113
6.4　實驗結果分析與討論　114
6.4.1　實驗結果　114
6.4.2　分析與討論　116
第7章　結論與展望　120
7.1　結論　120
7.2　展望　121
參考文獻　123
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