基于主动学习和迁移学习的文本情感预测研究

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1、．＇＇一—平‘．得气巧ｙ命义爭勺ＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ？．冀謂＇含考＾２０１６届硕：ｔ学位论文基于主动学习和述移学习的文本情感预测妍究作者姓名张军指导教师王素格教授学科专业计算机？：件与理论研究方向情感分析培养单位计算机与信息技术学院学习年限２０１３年９月至２０１６年６月山西大学２０１６届硕±学位论文基于主动学习和迁移学习的文本情感预测研究作者姓名张军指导教师王素格教授学科专业计算机软件与理论研究方向情感分析培养单位计算机与信息技术学院学习年限２０１３年９月

2、至２０１６年６月二〇—六年六月＞ＴｈｅｓｉｓｆｏｒＭａｓｔｅｒｓｄｅｒｅｅＳｈａｎｘｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔ１６ｇ，ｙ，２０ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＴｅｘｔＳｅｎｔｉｍｅｎｔＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏ打ＡｃｔｉｖｅＬｅａｒｎｉｎｇａｎｄＴｒａｎｓｆｅｒＬｅａｒｎｉｎｇＳｔｕｄｅｎｔＮａｍｅＪｕｎＺｈａｎｇＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒＰｒｏｆ．ＳｕｇｅＷａｎｇＭａｊｏｒＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｆｔｗａｒｅａｎｄＴｈｅｏｒｙＳｐｅｃｉａｌｔｙＳｅｎｔｉｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓＤｅａｒｔｍｅｎｔＳｃｈｏｏ

3、ｌｏｆＣｏｍｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄｐｐＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｓｅａｒｃｈｒａｔ－ＲｅＤｕｉｏｎ２０１３．０９２０１６．０６Ｊｕｎｅ２０１６，目录中文摘要ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩｌｌ一第章绪论１１、．１研究背景目的及意义１１．２国内外研究现状２．１１２．文本情感分类２１．２．２迁移学习２１．２．３主动学习３１．２４４．时序数据４１．３本文研究王作‘－１．４论文的组织结构５第二章文本情感预测的问题分析７１２．文本情感预测面临的困难７．２２实验语料及预处理８２３本章小

4、结９第兰章基于主动学习和迁移学习的跨领域义本情感预测１１３．１特征抽取方法１１３．２初始种子选择算法２１３．２．１领域公共特征选择算法１３．２２多领域集成的样本选择３．算法１３３．３基于主动学习的模型优化算法１４１３．４实验结果与分析６３．４．１传统的ＳＶＭ监督分类方法１６．４３．２初始种子选择数量对分类模型优化结果的影响１６３．４３．多领域集成策略对初始种子准巧率的影响１７３４．４迭代次数对分类模型优化结果的影响１．８３．４５Ｈ８．种分类算法的跨领域文本情感预测结果比较１３．５本章小结１９

5、第四章基于主动学习和迁移学习的时序评论情感预测２１．１４初始种子选择策略２１４．２基于ＳＭＯＴＥ算法平衡训练语料２２４．３实验结果与分析２３４．ＶＭ．３１传统的Ｓ监督分类方法２３４．３．２基于平衡训练语料的情感预测效果２４４．３．３ＳＭＯＴＥ与ＵＮＳＭＯＴＥ算法情感预测结果比较２５＿４．４本章小结２６第五章结论与展望２７５１．结论２７５．２展望２８参考文献２９攻读学位期间取得的硏究成果－巧致谢３５个人简况及联系方式３７承Ｓ书３９学位论文使用授权声明４１ＣｏｎｔｅｎｔｓＣｈ

6、ｉｎｓｅＡｂｓｔｒａｃｔＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩｌｌＣｈａｐｔｅｒ１Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ１１．１Ｒｅｓｅａｒｃｈｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ，ｍｏｔｉｖｅａｎｄｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ１１．２Ｒｅｓｅａｒｃｈｔｈｅｓｔａｔｕｓｂｏｔｈａｂｒｏａｄａｎｄｈｏｍｅ２１．２．１Ｔｅｘｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ２１．２．２Ｔｒａｎｓｆｅｒｌｅａｒｎｉｎｇ２１．２．Ａｔ３３ｃｉｖｅｌｅａｒｎｉｎｇ１．２４ｔ．Ｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｄａａ４１．３Ｒｅｓｅａｒｃｈｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆ

7、ｔｈｉｓｔｈｅｓｉｓ４１４Ｔｈ．ｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏ打ｏｆ化ｉｓ化ｅｓｉｓ５Ｃｈａｐｔｅｒ２Ｔｈｅｒｏｂｌｅｍａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｅｘｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔｒｅｄｉｃｔｉｏｎ７ｐｐ２．１Ｔｈｅｒｏｂｌｅｍｏｆｔ：ｅｘｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔｒｅｄｉｃｔｉｏｎ７ｐｐ２．２Ｄａｔａｓｅｔａｎｄｄａｔａｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ８２ｔｅｒｓｕｍｍａｒ．３Ｃｈａｐｙ９ｔｅｒｒｏｓｓ－ＤｏｍａＣｈａｐ