复杂情感分析方法及其应用
出版时间:
2020-04
版次:
1
ISBN:
9787502484354
定价:
69.00
装帧:
平装
开本:
16开
纸张:
胶版纸
页数:
187页
1人买过
-
《复杂情感分析方法及其应用》主要介绍了机器学习的概念及分类、复杂情感分析的理论及基本处理方法:基于局部保持支持向量文本描述的复杂情感分析算法(如分类算法、聚类算法、回归算法)、文本处理及其处理方法、基于机器学习中学习方法、一致性分类方法等。
《复杂情感分析方法及其应用》可供从事计算机、人工智能等专业的工程技术人员阅读,也可供大专院校有关师生参考。 1 绪论
1.1 背景介绍
1.1.1 机器学习问题
1.1.2 机器学习分类
1.1.3 深度学习问题
1.2 相关研究分析
1.3 研究意义与目的
1.3.1 机器学习的研究意义与目的
1.3.2 深度学习的研究意义与目的
1.4 研究方向与研究内容
1.4.1 研究方法
1.4.2 本书研究内容
2 相关研究综述
2.1 复杂情感分析的理论研究
2.2 复杂情感分析的算法研究
2.2.1 关联分析
2.2.2 注意力机制
2.2.3 循环神经网络
2.2.4 长短期记忆网络
2.2.5 门控循环单元
2.2.6 连续词袋模型
2.2.7 Skip-gram
2.2.8 贝叶斯分类算法
2.2.9 K近邻算法
2.2.10 K均值聚类算法
2.2.11 其他方法
2.3 评价指标研究
2.3.1 Precision
2.3.2 Recall
2.3.3 F-measure Metric
2.3.4 接受者操作特性曲线(ROC曲线)
2.3.5 AUC值
2.4 本章小结
3 基于局部保持支持向量文本描述的复杂情感分析算法研究
3.1 引言
3.2 文本固有结构对复杂情感分析算法的影响
3.3 支持向量数据描述的原理及算法
3.3.1 TSVM
3.3.2 PTSVM
3.4 基于局部支持向量文本描述的复杂数据分析算法
3.4.1 线性LPTSVM
3.4.2 线性LPTSVM奇异性问题
3.4.3 非线性LPTSVM
3.5 基于局部支持向量文本描述的组合复杂数据分析算法
3.5.1 长短期记忆神经网络和BiLSTM
3.5.2 长短期记忆神经网络详细介绍计算过程
3.5.3 Bi长短期记忆神经网络
3.6 本章小结
4 文本处理及其处理方法研究
4.1 引言
……
-
内容简介:
《复杂情感分析方法及其应用》主要介绍了机器学习的概念及分类、复杂情感分析的理论及基本处理方法:基于局部保持支持向量文本描述的复杂情感分析算法(如分类算法、聚类算法、回归算法)、文本处理及其处理方法、基于机器学习中学习方法、一致性分类方法等。
《复杂情感分析方法及其应用》可供从事计算机、人工智能等专业的工程技术人员阅读,也可供大专院校有关师生参考。
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目录:
1 绪论
1.1 背景介绍
1.1.1 机器学习问题
1.1.2 机器学习分类
1.1.3 深度学习问题
1.2 相关研究分析
1.3 研究意义与目的
1.3.1 机器学习的研究意义与目的
1.3.2 深度学习的研究意义与目的
1.4 研究方向与研究内容
1.4.1 研究方法
1.4.2 本书研究内容
2 相关研究综述
2.1 复杂情感分析的理论研究
2.2 复杂情感分析的算法研究
2.2.1 关联分析
2.2.2 注意力机制
2.2.3 循环神经网络
2.2.4 长短期记忆网络
2.2.5 门控循环单元
2.2.6 连续词袋模型
2.2.7 Skip-gram
2.2.8 贝叶斯分类算法
2.2.9 K近邻算法
2.2.10 K均值聚类算法
2.2.11 其他方法
2.3 评价指标研究
2.3.1 Precision
2.3.2 Recall
2.3.3 F-measure Metric
2.3.4 接受者操作特性曲线(ROC曲线)
2.3.5 AUC值
2.4 本章小结
3 基于局部保持支持向量文本描述的复杂情感分析算法研究
3.1 引言
3.2 文本固有结构对复杂情感分析算法的影响
3.3 支持向量数据描述的原理及算法
3.3.1 TSVM
3.3.2 PTSVM
3.4 基于局部支持向量文本描述的复杂数据分析算法
3.4.1 线性LPTSVM
3.4.2 线性LPTSVM奇异性问题
3.4.3 非线性LPTSVM
3.5 基于局部支持向量文本描述的组合复杂数据分析算法
3.5.1 长短期记忆神经网络和BiLSTM
3.5.2 长短期记忆神经网络详细介绍计算过程
3.5.3 Bi长短期记忆神经网络
3.6 本章小结
4 文本处理及其处理方法研究
4.1 引言
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复杂情感分析方法及其应用
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