基于内容和情感的文本分类方法研究_硕士学位论文
基于深度学习的文本情感分析方法研究
基于深度学习的文本情感分析方法研究随着社交媒体的兴起以及用户生成内容的爆炸增长，对大规模文本数据进行情感分析的需求与日俱增。
文本情感分析是一种将自然语言处理和机器学习相结合的技术，旨在自动识别和理解文本中的情感倾向。
近年来，深度学习模型在文本情感分析领域取得了显著的进展，并且成为了研究和应用的热点之一。
本文将就基于深度学习的文本情感分析方法进行综述，并对其研究现状和未来发展进行讨论。
一、基础知识介绍1.1 文本情感分析概述文本情感分析，又称为情感倾向分析，是指通过计算机技术对文本进行情感判断和分类的过程。
其目标是将文本分类为积极、消极或中性等情感类型。
情感分析可应用于情感监测、品牌舆情分析、用户评论情感分析等领域，对于企业决策和社会舆情分析起着重要作用。
1.2 深度学习简介深度学习是一种基于神经网络模型的机器学习方法，通过多层神经网络的构建和训练来解决复杂的模式识别和数据分析问题。
与传统机器学习方法相比，深度学习模型以其强大的非线性拟合能力和自动特征学习能力在文本情感分析任务中表现出色。
二、基于深度学习的文本情感分析方法2.1 卷积神经网络（CNN）卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，具有一定的自然语言处理能力。
在文本情感分析领域，卷积神经网络通过卷积操作来捕捉文本中的局部特征，进而通过全连接层进行分类。
该方法在文本分类任务中取得了很好的效果。
2.2 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一类具有记忆能力的神经网络，对于处理序列数据的任务特别有效。
在文本情感分析中，循环神经网络通过序列建模，能够较好地捕捉上下文信息，对于理解文本中的情感趋势非常有帮助。
然而，长时依赖问题限制了RNN模型的准确性。
2.3 长短期记忆网络（LSTM）为了解决长时依赖问题，研究者提出了长短期记忆网络。
LSTM模型通过引入记忆单元和门控机制，能够有效地记忆长期依赖关系，并且在文本情感分析中取得了较好的效果。
LSTM模型在多层结构的基础上，能够更好地处理文本中的复杂情感信息。
基于文本挖掘的情感分析研究
基于文本挖掘的情感分析研究情感分析是指通过对文本内容进行分析和分类，确定其中所包含的情感倾向。
基于文本挖掘的情感分析研究主要通过挖掘文本中的情感信息，利用机器学习、自然语言处理等技术，识别和提取文本中的情感信息，并进行情感倾向分析和分类。
本文将从情感分析的意义、方法和应用等方面进行探讨。
一、情感分析的意义情感分析可以帮助人们更好地理解和解读文本，揭示其蕴含的情感信息，为人们提供更准确和全面的信息。
在商业领域中，情感分析可以帮助企业了解顾客的情感态度，了解产品的市场反馈，帮助企业制定更有效的营销策略。
在社交媒体中，情感分析可以帮助人们追踪公众的情感倾向，了解舆论动态。
在政治舆情分析中，情感分析可以帮助政府和政治人物了解民众的情感态度，从而采取更合适的政策措施。
二、情感分析的方法情感分析的方法主要包括基于词典的方法和基于机器学习的方法两种。
1.基于词典的方法：基于词典的方法主要是通过构建情感词典，将文本中的词语与情感词典进行匹配，计算文本中情感词的出现频率和权重，从而确定文本的情感倾向。
这种方法的优势在于简单快速，但不足之处是难以处理文本中的语义、语境和否定等问题。
三、情感分析的应用情感分析在各个领域都有广泛的应用。
在社交媒体中，情感分析可以帮助企业监测和分析用户评论和观点，了解用户对产品和服务的满意程度，从而改进产品和服务质量。
在推荐系统中，情感分析可以根据用户的情感倾向进行个性化推荐，提高推荐准确度。
在舆情监测中，情感分析可以帮助政府和企业了解公众的情感态度和舆论动向，制定更合适的应对策略。
在金融领域中，情感分析可以对市场情绪进行预测，帮助投资者更准确地判断市场走向。
总结起来，情感分析是一项非常有意义的研究工作，可以帮助人们更好地理解文本内容、追踪舆论动向、改进产品和服务质量，对于商业和社会的发展具有重要作用。
同时，我们也应该承认情感分析仍然存在一些挑战，如处理多义性、否定和语义等问题，未来还需要进一步研究和改进相应的方法和算法，以提高情感分析的准确度和可靠性。
《基于CNN的中文评论情感分类研究》范文
《基于CNN的中文评论情感分类研究》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，社交媒体和在线评论平台上的用户生成内容（UGC）呈爆炸性增长。
在这些海量的评论中，用户往往表达出不同的情感和态度，对产品、服务或事件进行积极或消极的评价。
因此，如何从这些大量的评论中自动识别情感成为了一个重要且具有挑战性的任务。
传统的情感分析方法通常基于手工构建的特征进行分类，然而这种方法难以处理大量的文本数据，也无法应对不断变化的词汇和表达方式。
近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）在自然语言处理领域取得了显著的成果，为中文评论情感分类提供了新的解决方案。
二、相关研究在中文评论情感分类领域，许多研究者采用了不同的方法进行探索。
传统的情感分类方法主要依赖于人工提取的特征，如词袋模型、TF-IDF等。
然而，这些方法在处理复杂的情感表达时存在局限性。
近年来，基于深度学习的情感分类方法逐渐成为研究热点。
其中，CNN模型因其能够自动提取文本特征而受到广泛关注。
在中文评论情感分类中，基于CNN的方法能够更好地捕捉语义信息，提高分类准确性。
三、基于CNN的中文评论情感分类模型本研究提出了一种基于CNN的中文评论情感分类模型。
该模型主要包含以下几个部分：1. 数据预处理：将中文评论进行分词、去除停用词等操作，转化为计算机可处理的格式。
2. 嵌入层：将预处理后的文本转换为词向量，以便输入到CNN模型中。
3. 卷积层：通过卷积操作提取文本中的局部特征。
4. 池化层：对卷积层输出的特征图进行池化操作，降低维度，提取最重要的特征。
5. 全连接层：将池化层输出的特征输入到全连接层进行分类。
四、实验与分析1. 数据集：本研究采用了一个包含大量中文评论的数据集进行实验。
数据集包含了正面、负面和中性三种情感标签。
2. 实验设置：我们将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。
在训练过程中，我们使用了交叉验证的方法来调整模型参数并评估模型的性能。
3. 实验结果：实验结果表明，基于CNN的中文评论情感分类模型在本文所使用的数据集上取得了较高的准确率。
《基于语音和文本的情感识别研究》范文
《基于语音和文本的情感识别研究》篇一一、引言情感识别是人工智能领域中的一个重要研究分支，主要用于对人类情感的智能分析和处理。
近年来，随着互联网技术和大数据的迅速发展，情感识别在多个领域得到广泛应用，包括智能问答系统、人机交互、社交媒体分析等。
情感识别的研究方法主要分为基于文本和基于语音两种方式。
本文将重点探讨基于语音和文本的情感识别研究。
二、语音情感识别语音情感识别主要依赖于计算机技术和音频处理技术。
它通过对人类语音的分析和解释，推断出语音中所蕴含的情感信息。
在语音情感识别中，关键技术包括语音信号的采集、预处理、特征提取和分类器设计等。
（一）语音信号的采集与预处理在语音情感识别的过程中，首先要进行语音信号的采集和预处理。
语音信号采集的准确性和清晰度直接影响着情感识别的准确度。
因此，需要通过合适的音频设备和专业的预处理方法，保证信号的质量。
常见的预处理方法包括去噪、归一化等。
（二）特征提取特征提取是语音情感识别的关键步骤。
通过对语音信号进行频谱分析、声学特征提取等手段，提取出反映情感的关键特征，如音调、语速、音色等。
这些特征对于后续的情感分类具有重要的指导意义。
（三）分类器设计分类器设计是实现语音情感识别的核心环节。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、神经网络等。
通过训练大量的情感样本，建立分类模型，进而实现情感的自动识别。
三、文本情感识别与语音情感识别不同，文本情感识别主要通过对文本内容进行分析，挖掘其中的情感信息。
在文本情感识别中，关键技术包括文本预处理、特征提取和情感分析等。
（一）文本预处理文本预处理是文本情感识别的第一步。
主要包括去除无关信息、分词、去除停用词等操作，为后续的情感分析提供基础数据。
（二）特征提取特征提取是文本情感识别的关键环节。
通过词频统计、词性标注、语义分析等方法，提取出文本中与情感相关的关键特征，如词语的语义倾向、句子的情绪表达等。
（三）情感分析情感分析是对提取出的特征进行综合分析和判断的过程。
基于深度学习的文本情感分析研究
3
情感分类
将商品评价分为好评、中评或差评等情感类别， 并分析消费者对商品的情感态度和购买意愿。
社交媒体文本情感分析
数据集
使用社交媒体平台上的文本数据，如Twitter、微博等，进行训练和测试。
深度学习模型
采用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型进行训练和预测。
情感分类
将社交媒体文本分为积极、消极或中性等情感类别，并分析用户对特定话题或事件的情感态度和观点。 同时，可以结合社交媒体的特点，如表情符号、话题标签等，进一步提高情感分析的准确性和细粒度。
06
总结与展望
研究工作总结
01 02 03
深度学习模型在文本情感分析中的有效性
通过大量实验验证，深度学习模型如卷积神经网络（CNN ）、循环神经网络（RNN）及其变体在文本情感分析任务 中取得了显著成果，相较于传统机器学习方法有更高的准 确率和效率。
02
深度学习相关理论
神经网络基本原理
01 神经元模型
神经网络的基本单元，模拟生物神经元的结构和 功能。
02 前向传播
输入信号经过神经元处理后向前传递的过程。
03 反向传播
根据误差调整神经元权重的过程，实现网络学习 。
深度学习模型及算法
卷积神经网络（CNN）
循环神经网络（RNN）
通过卷积操作提取局部特征，适用于图像 处理等领域。
采用词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等文本表示方法 将文本转换为向量形式。
输入层设计
将文本向量作为输入层的输入，通过嵌入层将单词映 射为低维稠密向量。
隐藏层设计及特征提取
自然语言处理实训课程学习总结文本分类与情感分析技术研究
自然语言处理实训课程学习总结文本分类与情感分析技术研究近年来，随着互联网时代的来临，大量的文本数据在网络上不断涌现。
而有效地进行文本分类和情感分析，对于理解用户需求、产品推荐以及舆情分析等方面都具有重要意义。
自然语言处理实训课程为我们提供了学习这些技术的机会。
在本次自然语言处理实训课程中，我们系统地学习了文本分类和情感分析技术。
首先，我将介绍文本分类技术的研究内容和学习经历。
一、文本分类技术的研究内容在文本分类技术的学习中，我们首先学习了基本的文本预处理技术，包括数据清洗、分词、词向量表示等。
通过对文本数据进行清洗和分词，可以将多篇文本处理成计算机能够理解和处理的形式。
而词向量表示则可以将每个词语表示为一个向量，从而更方便地进行后续的计算和分析。
其次，我们学习了常见的文本分类算法，包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等。
这些算法具有不同的特点和适用场景，通过学习它们的原理和应用，我们可以更好地选择适合的算法来进行文本分类任务。
最后，我们进行了实际的文本分类实验，实践了从数据准备到模型训练和评估的全过程。
通过实验，我们深入了解了文本分类技术的实际应用和不同算法的性能对比，进一步提升了我们的实践能力和问题解决能力。
二、情感分析技术的研究内容在情感分析技术的学习中，我们首先了解了情感分析的基本概念和应用场景。
情感分析是一种通过自然语言处理技术来识别和分析文本中蕴含的情感倾向的方法，可以帮助我们了解用户的情感态度和情绪变化。
接着，我们学习了情感分析的主要方法和模型，包括基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。
不同的方法适用于不同的情感分析场景，我们通过学习它们的原理和实际应用案例，进一步了解了情感分析技术的发展和应用前景。
最后，我们进行了情感分析的实践项目，通过实际的文本数据，构建情感分析模型，并对其进行评估和优化。
这个实践项目不仅提升了我们的实践能力，还加深了我们对情感分析技术的理解和掌握程度。
文本分类算法毕业论文
文本分类算法毕业论文学院：计算机科学与技术学院专业：电子信息科学与技术论文题目：基于半监督的文本分类算法摘要随着Internet的出现，大量的文字信息开始以计算机可读的形式存在，以传统的手工方式对这些信息进行组织整理既费时费力且效果不理想。
文本分类作为处理和组织大量文本数据的关键技术，可以利用机器来对文本进行分析整理，使用户从繁琐的文档处理工作中解放出来，并能极大地提高了信息的利用率。
文本分类是指分析文本内容并按一定的策略把文本归入一个或多个合适的类别的应用技术。
而作为信息过滤、信息检索、搜索引擎、文本数据库、数字化图书馆等领域的技术基础，文本分类技术有着广泛的应用前景。
本文首先介绍了文本分类的背景，文本分类所用的半监督算法及文本分类的几个关键技术。
然后鉴于高分类精度需要大规模己标记训练集而已标记文档缺乏，利用未标识文档进行学习的半监督学习算法己成为文本分类的研究重点这一情况，着重研究了半监督分类算法。
最后本文设计了一个文本分类原型系统，为保证分类的准确性，采用了不同的标准数据集进行测试，并评价了其分类的性能。
通过以上实验表明，当有足够的己标识文档时，本算法与其它算法性能相当，但当已标识文档很少时，本算法优于现有的其它算法。
关键词:文本分类；半监督学习；聚类；EM；KNNABSTRACTWith the emergence of Internet, a large number of text messages began to exist in the form of computer-readable, to the traditional manual way for organizations to collate the information is time-consuming effort and the result is not satisfactory. As the key technology in organizing and processing large mount of document data, Text classification can use the machine to collate the text analysis, allowing users from the tedious work of document processing liberated and can greatly improve the utilization of information. Text classification is a supervised leaning task of assigning natural language text documents to one or more predefined categories or classes according to their contents. Moreover, text classification has the broad applied future as the technical basis of information filtering, information retrieval, search engine, text database, and digital library and so on..This thesis firstly introduces the background of the text classification, text classification using semi-supervised algorithm and a few key technologies about text classification. Secondly considering the contradiction of deadly need for large labeled train-set to obtain high classification accuracy and the scarcity of labeled documents，this thesis emphasizes on improvement of Semi-supervised classification algorithms，Finally we design a document classification system. In order to ensure the accuracy of classification, using a data set different standards for texting and evaluation of the performance of their classification. The experiments above showed the superior performance of our method over existing methods when labeled data size is extremely small. When there is sufficient labeled data，our method is comparable to other existing algorithms.Keywords: text classification; semi-supervised leaning; clustering; EM; KNN目录1 引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2本文的内容组织 (2)2 半监督学习 (3)2.1半监督学习的概念及意义 (3)2.2半监督学习的研究进展 (4)2.3半监督学习的方法 (5)2.3.1协同训练(Co-training) (5)2.3.2自训练 (6)2.3.3半监督支持向量机（S3VMs） (7)2.3.4基于图的方法（Graph-Based Methods） (8)2.4本章小结 (9)3 文本分类 (10)3.1文本分类的概念及意义 (10)3.2文本分类的国内外研究情况 (10)3.3文本分类的关键技术 (11)3.3.1文本特征生成 (12)3.3.2特征选择与降维 (14)3.3.3权重计算 (16)3.3.4文本分类技术 (17)3.3.5文本分类技术性能评价 (22)3.4本章小结 (25)4 基于EM和KNN的半监督文本分类 (27)4.1引言 (27)4.2相关工作 (27)4.2.1聚类分析 (27)4.2.2 EM算法 (30)4.2.3 KNN算法 (31)4.3基于EM和KNN的半监督文本分类算法 (31)4.3.1问题描述 (32)4.3.2算法思想 (32)4.3.3基于EM算法的聚类分析 (33)4.3.4基于Knn算法的分类 (35)4.3.5算法步骤 (36)4.4算法效率分析 (37)4.5本章小结 (38)5 实验与分析 (39)5.1实现EM-KNN算法 (39)5.1.1实验平台 (39)5.1.2算法实现及流程图 (39)5.2实验结果与分析 (43)5.3小结 (43)总结 (44)参考文献 (45)翻译部分 (48)英文原文 (48)中文译文 (54)致谢 (61)1 引言1.1课题背景随着信息技术的发展，互联网数据及资源呈现海量特征，而且，越来越多的信息以电子文本的形式存在。
《基于语音和文本的情感识别研究》范文
《基于语音和文本的情感识别研究》篇一一、引言随着人工智能和人机交互技术的不断发展，情感识别在各种应用场景中显得尤为重要。
其中，基于语音和文本的情感识别是情感分析领域中的两个主要方向。
本文将介绍基于语音和文本的情感识别的基本概念、应用背景和研究意义，重点分析该领域的国内外现状和发展趋势。
二、基于文本的情感识别研究2.1 研究方法基于文本的情感识别主要通过分析文本内容，提取情感特征，进而判断文本所表达的情感。
常用的方法包括基于规则的方法、基于词典的方法和基于机器学习的方法。
其中，基于机器学习的方法通过训练大量带有情感标签的文本数据，学习情感分类模型，具有较高的准确性和泛化能力。
2.2 实际应用基于文本的情感识别在社交媒体分析、产品评论分析、舆情监测等领域具有广泛应用。
例如，通过对社交媒体中用户发表的言论进行情感分析，可以了解公众对某事件的看法和态度；通过对产品评论进行情感分析，可以了解消费者对产品的满意度和意见反馈。
三、基于语音的情感识别研究3.1 研究方法基于语音的情感识别主要通过分析语音信号的声学特征、韵律特征等，提取情感特征，进而判断说话人的情感状态。
常用的方法包括基于传统特征工程的方法和基于深度学习的方法。
其中，深度学习的方法通过构建神经网络模型，自动提取语音信号中的情感特征，具有较高的准确性和鲁棒性。
3.2 实际应用基于语音的情感识别在智能客服、智能驾驶、心理健康评估等领域具有广泛应用。
例如，在智能客服中，通过分析用户的语音信号，可以判断用户的情绪状态，从而提供更加贴心的服务；在智能驾驶中，通过分析驾驶员的语音信号，可以实时监测驾驶员的情绪状态，提高驾驶安全性；在心理健康评估中，通过分析个体的语音信号，可以了解个体的情感状态和心理特点。
四、国内外研究现状和发展趋势国内外在基于语音和文本的情感识别方面均取得了显著的成果。
然而，目前仍存在许多挑战和问题需要解决。
例如，如何提高情感识别的准确性和鲁棒性、如何处理不同文化背景下的情感表达差异等。
《基于深度学习的方面级情感分析研究》
《基于深度学习的方面级情感分析研究》一、引言情感分析是自然语言处理（NLP）的一个重要应用领域，其主要目标是判断和分析文本、句子或词汇所蕴含的情感色彩。
传统的情感分析研究主要集中在整个文本的情感倾向判断上，然而在许多应用场景中，人们往往需要对文本的某个或某些具体方面进行情感分析，即方面级情感分析（Aspect-based Sentiment Analysis，ABSA）。
本文旨在研究基于深度学习的方面级情感分析技术，通过挖掘文本的细粒度情感信息，为实际应用提供更加精准的情感分析结果。
二、深度学习在方面级情感分析中的应用深度学习技术为方面级情感分析提供了新的思路和方法。
在传统的情感分析中，往往需要手动提取特征，而深度学习技术可以自动从原始数据中学习到有用的特征表示，从而提高了情感分析的准确性和效率。
在方面级情感分析中，深度学习技术主要应用于以下几个方面：1. 词汇和句子的情感极性判断。
通过训练深度学习模型，使其能够从大量文本数据中学习到词汇和句子的情感极性信息，从而判断出文本中各个方面的情感倾向。
2. 方面级情感提取。
通过使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型，可以从文本中自动提取出与特定方面相关的情感信息，从而实现方面级情感分析。
3. 情感分类和情感强度判断。
通过使用深度学习模型对文本进行分类和回归分析，可以判断出文本的情感分类和情感强度信息，从而为方面级情感分析提供更加全面的信息。
三、基于深度学习的方面级情感分析模型本文提出了一种基于深度学习的方面级情感分析模型，该模型主要包括以下部分：1. 数据预处理。
将原始文本数据进行清洗、分词、去除停用词等预处理操作，以便后续的模型训练和分析。
2. 特征提取。
使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等深度学习模型，从预处理后的文本数据中自动提取出有用的特征信息。
3. 方面级情感提取。
将提取出的特征信息输入到注意力机制等模型中，对与特定方面相关的情感信息进行筛选和提取。
文本分类技术在论文分析中的应用研究
文本分类技术在论文分析中的应用研究随着互联网的普及，文本数据量爆炸式增长，对于人工处理文本数据的能力有限，现有的处理方法已经越来越难以满足实际需求。
而文本分类技术可以帮助人们更有效、快速地处理海量文本数据，成为学者和研究工作者的重要利器之一。
在此基础上，本文将介绍文本分类技术的定义、分类流程、应用领域以及在论文分析中的应用场景与实践研究。
一、文本分类技术的定义与分类流程文本分类技术又称为“主题建模技术”或“文本挖掘技术”，是指根据文本内容将文本分类于不同的类别中。
常见的文本分类包括垃圾邮件过滤、情感分析、语言识别、主题分类等。
文本分类技术通常能够自动从文本数据中提取出特征关键词，并将文本数据自动归类于正确的类别之中。
在进行文本分类时，一般先对原始文本数据进行文本预处理，包括分词、去停用词、词干提取等步骤，之后进行特征抽取，比如统计每个文本各个特征词的出现频率、TF-IDF（词频-倒排文档频率）等，最后将这些特征向量进行分类预测。
文本分类技术也可以分为有监督和无监督两种方式。
对于有监督学习模型，需要先收集一定数量的已标记数据作为训练集，从中找出模型所需特征，并根据训练数据中的标签和特征学习模型。
而对于无监督学习模型，则不需要事先提供标注数据，通过计算统计模型和聚类模型等方法，将文本进行聚类或分类。
二、文本分类技术的应用领域文本分类技术已广泛应用于各个领域，包括搜索引擎、社交网络、电商平台、金融、医疗、法律、新闻传媒等等。
以搜索引擎为例，搜索引擎是通过对搜索用户输入的关键词快速检索所有相关网页，并对这些网页进行智能排序和过滤，使用户能够快速找到所需信息。
文本分类技术可以帮助搜索引擎对所有网页进行分类，将搜索出的网页快速归类，以便于用户更快速地找到自己需要的信息。
在金融领域，文本分类技术可以用于分析新闻报道、公告信息，辅助投资决策；在医疗领域，文本分类技术可以用于识别和分类病历、医疗报告，实现辅助诊断和治疗等。
《基于大数据的评论文本情感分析方法研究》
《基于大数据的评论文本情感分析方法研究》篇一一、引言在数字化和大数据的时代背景下，各类评论文本成为了表达意见和情绪的主要方式之一。
情感分析是处理和理解这些文本的重要手段，尤其在商业、社交媒体、公共舆论等领域中具有广泛的应用价值。
本文旨在研究基于大数据的评论文本情感分析方法，为相关领域的研究和应用提供理论支持和实践指导。
二、研究背景与意义随着互联网的普及和社交媒体的兴起，用户生成的内容（UGC）数量激增，其中包含大量的评论文本。
这些文本中蕴含着丰富的情感信息，如消费者的购买决策、企业的品牌形象、公共舆论的倾向等。
因此，对评论文本进行情感分析具有重要的研究意义和应用价值。
然而，由于文本数据的复杂性和多样性，传统的情感分析方法面临着诸多挑战。
因此，基于大数据的评论文本情感分析方法研究显得尤为重要。
三、相关文献综述在情感分析领域，已有许多学者进行了相关研究。
传统的情感分析方法主要基于规则、词典或机器学习算法。
然而，这些方法往往无法处理复杂的文本数据和多样化的情感表达。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的情感分析方法逐渐成为研究热点。
此外，大数据技术也为情感分析提供了新的思路和方法。
四、基于大数据的评论文本情感分析方法（一）数据准备与预处理首先，需要收集大量的评论文本数据，并进行预处理。
预处理包括数据清洗、分词、去除停用词等步骤。
此外，还需要对文本数据进行情感标注，以便进行后续的情感分析。
（二）特征提取在特征提取阶段，可以采用传统的特征提取方法，如TF-IDF、词袋模型等。
同时，结合深度学习技术，可以提取更高级的语义特征。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）来提取文本的局部特征和上下文特征。
（三）情感分析模型构建在构建情感分析模型时，可以采用监督学习、无监督学习或半监督学习方法。
其中，监督学习方法需要大量的标注数据，可以构建分类器或回归模型来进行情感分析。
无监督学习方法则可以发现文本数据中的潜在结构和关系。
基于深度学习的文本分类与情感识别研究
基于深度学习的文本分类与情感识别研究随着互联网的普及与信息爆炸式的增长，人们在日常生活中遇到大量的文本信息，如新闻、微博、评论等。
如何高效地对这些文本信息进行分类和情感识别，已成为一个备受关注的问题。
基于深度学习的文本分类与情感识别技术应运而生，正逐渐成为研究热点。
一、深度学习深度学习是一种机器学习算法，其基本思想是通过人工神经网络来模拟人类的抽象思维过程。
在深度学习中，通过多层神经网络对输入数据进行特征提取和抽象，从而实现高准确度的分类和预测。
二、文本分类文本分类是一种将文本信息自动分类的技术，常被应用于垃圾邮件识别、新闻分类等场景。
在传统的文本分类方法中，常常采用词袋模型和TF-IDF算法来提取文本的关键信息，再利用朴素贝叶斯和KNN等算法进行分类。
但这些方法在面对复杂的文本信息时效果并不理想。
基于深度学习的文本分类技术，常常采用卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)等模型。
CNN可以通过多层卷积层和池化层来提取文本的特征，再通过全连接层进行分类预测。
而RNN则可以通过LSTM或GRU单元来实现对序列文本的处理，以解决传统方法中无法考虑到序列信息的问题。
三、情感识别情感识别是一种将自然语言文本的情感进行分类的技术，其应用场景涵盖了情感分析、产品评价等方面。
传统的情感识别方法常常采用基于规则和机器学习的方法。
但是传统方法难以涵盖品类多样的文本信息，而且需要大量的人工标注数据。
基于深度学习的情感识别技术常常采用RNN、CNN和注意力机制等模型。
其中，注意力机制可以使模型自动关注与情感分类相关的重点文本内容，从而提高识别准确度。
四、研究展望近年来，随着深度学习技术的不断发展，文本分类和情感识别领域也得到了快速发展，并在多个领域得到了广泛的应用。
未来，人们将会继续探索更加高效的网络结构和优化方法，以提高模型的识别准确度和泛化能力。
同时，也需要更加注重对数据质量的保证和人工标注的有效性。
基于深度学习的文本情感分析技术研究
基于深度学习的文本情感分析技术研究一、引言随着社交媒体和互联网应用的快速发展，人们在日常生活中大量产生和分享各种文本内容，如评论、微博、新闻等。
这些文本内容中蕴含着丰富的情感信息，对于理解用户情感倾向、市场趋势等具有重要意义。
然而，传统的文本情感分析方法往往依赖于人工特征提取和规则定义，处理效果受限。
而深度学习以其强大的模式识别能力和自动学习能力在文本情感分析领域取得了巨大突破。
本文旨在探讨基于深度学习的文本情感分析技术的研究现状和发展趋势。
二、深度学习在文本情感分析中的应用2.1 词向量表示文本的情感分析首先需要对词语进行表示，传统的方法往往使用词袋模型或者基于某种词典的表示方法。
而深度学习通过训练词向量模型，将每个词语映射为一个实数向量，使得词向量能够捕捉词语的语义信息，提高了文本情感分析的效果。
2.2 卷积神经网络（CNN）在文本情感分析中的应用卷积神经网络是一种常用于图像处理的深度学习模型，但是它也可以应用于文本情感分析任务。
通过将文本表示为二维矩阵，其中行表示词语，列表示词向量的维度，卷积神经网络可以通过学习局部特征来提取文本的语义信息。
在文本分类和情感分析任务中，卷积神经网络已经取得了不错的效果。
2.3 长短期记忆网络（LSTM）在文本情感分析中的应用长短期记忆网络是一种循环神经网络的变种，适用于处理序列数据，对于文本情感分析任务有着重要的应用价值。
通过将文本转化为序列数据，LSTM能够捕捉文本中的长期依赖关系，从而更好地理解文本的语义信息。
在情感分析任务中，LSTM能够通过学习序列之间的依赖关系，准确地判断文本的情感倾向。
三、基于深度学习的文本情感分析技术的研究挑战3.1 数据稀缺性深度学习模型通常需要大量的数据进行训练，以获取足够的语义信息。
然而，在情感分析领域，由于情感标注的困难性和成本较高，很难获得大规模的标注数据，导致训练数据较为稀缺。
这对于深度学习模型的训练和性能提升带来了挑战。
大连理工大学硕士学位论文中文情感词汇本体的构建及其应用姓名
作者签名： 导师签名：
日期：４理工大学学位论文独创性声明
作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究 工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外， 本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请 学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献 均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。 若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。 学位论文题目： 作者签名：
ｒｕｌｅｓ，ａｎａｌｙｚｅｄ
ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｓｔｒｉｃｔｌｙ，ａｎｄ ｆｏｕｎｄ ｔｈｅ ｍａｉｎ
ｒｅａｓｏｎｓ
ｏｆ ｓｏｍｅ ｍｉｓｔａｋｅｓ．
Ｉｎ ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｏｆ ｍｕＲｉ—ａｆｆｅｃｔｉｖｅ ｗｏｒｄｓ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ，ｗｅ ｕｓｅｄ ｔｈｅ ｓｅｍｉ－ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｗａｙｓ．
ｎｅｅｄｅｄ
ｂｅ ｄｉｓａｍｂｉｇｕａｔｉｏｎ ｉｎ ｗｏｒｄ ａｆｆｅｃｔｉｖｅ
ｃｅｒｔａｉｎ ｃｏｎｔｅｘｔ．Ｗｅ
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基于深度学习的中文文本情感分析与情感推荐技术研究
基于深度学习的中文文本情感分析与情感推荐技术研究随着社交媒体和在线评论等用户生成内容的不断增长，情感分析和情感推荐成为了热门的研究领域。
对于中文文本的情感分析和情感推荐，深度学习技术在近年来取得了显著的进展。
本文将探讨基于深度学习的中文文本情感分析与情感推荐技术的研究进展和挑战。
首先，我们将介绍深度学习在中文文本情感分析方面的应用。
传统的情感分析方法倾向于使用基于规则的方法或词典，但对复杂的中文语境处理能力有限。
深度学习技术如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等在情感分析方面取得了显著的成果。
这些模型能够更好地捕捉句子和文本之间的语义关系，提高情感分类的准确性。
其次，我们将探索基于深度学习的中文文本情感推荐技术的研究进展。
情感推荐旨在根据用户的情感倾向和兴趣，向其推荐符合其情感偏好的商品、文章或服务。
深度学习技术通过学习用户的历史行为和情感态度，能够更好地理解用户的情感需求，并提供个性化的推荐。
例如，利用深度学习模型对用户在社交媒体上的情感信息进行建模，可以准确预测他们对某个主题的兴趣程度，从而实现更精准的情感推荐。
然而，基于深度学习的中文文本情感分析与情感推荐仍面临一些挑战。
首先，中文语言的复杂性增加了情感分析和推荐任务的难度。
中文的词汇量庞大，存在很多多义词和歧义问题，同时中文文本中常常会出现长短不一的句子结构，这给情感分析和推荐模型的训练和处理带来了挑战。
其次，深度学习模型依赖于大量标注好的数据进行训练，而对于情感分析和推荐任务，获取高质量的标注数据可能会面临困难。
此外，情感分析和推荐任务中还存在一定的主观性，不同人对情感的理解和评价会有所不同，这也给模型的训练和性能评估带来了一定的难题。
在未来的研究中，可以考虑以下几个方向来改进基于深度学习的中文文本情感分析与推荐技术。
首先，可以结合传统的情感分析方法和深度学习模型，使用混合模型来处理中文文本的情感分析任务，以更好地解决语言复杂性和多义性问题。
基于大数据的文本情感分析与情绪识别算法研究
基于大数据的文本情感分析与情绪识别算法研究引言：随着社交媒体、在线评论和客户反馈的爆炸式增长，人们更加关注从大规模文本数据中抽取情感和情绪信息的能力。
对文本进行情感分析和情绪识别，有助于了解消费者情感偏好、舆情监测、产品改进等方面。
本文旨在研究基于大数据的文本情感分析与情绪识别算法，探讨其在实际应用中的价值和挑战。
一、研究背景和意义：1. 大数据时代的挑战随着互联网和社交媒体的普及，每天产生的文本信息数量急剧增长。
传统的人工方法难以处理如此大规模的数据。
因此，开发出高效准确的基于大数据的文本情感分析与情绪识别算法具有重要意义。
2. 应用场景和需求在商业领域，了解用户情感偏好是产品开发和市场定位的关键。
同时，对舆情的监测和分析对于企业的声誉管理和危机应对也至关重要。
大数据的情感分析和情绪识别算法可以应用于社交媒体分析、市场调研、舆情研究、服务质量监测等方面，帮助企业做出更准确的决策。
二、主要算法和方法：1. 机器学习方法机器学习方法是基于大数据的文本情感分析和情绪识别的重要算法。
通过构建情感词典和训练情感分类器，可以自动判断文本的情感极性和情绪类别。
常用的机器学习方法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等。
2. 深度学习方法深度学习方法是近年来在自然语言处理领域取得显著成果的算法之一。
使用深度神经网络对文本进行情感分析和情绪识别可以获得更高的准确性。
其中，卷积神经网络和长短期记忆网络是常用的深度学习方法，可以有效捕捉文本中的情感信息。
3. 情感词典方法情感词典方法通过构建情感词典来判断文本的情感极性。
情感词典是一个包含大量词汇和对应情感极性的字典，可以用于文本的情感分析和情绪识别。
根据文本中出现的情感词汇和词语的上下文，可以计算出文本的情感得分和情绪类别。
三、实际应用和挑战：1. 实际应用场景基于大数据的文本情感分析和情绪识别在各个领域都有广泛应用。
在金融领域，可以分析投资者的情绪对股票市场的影响；在健康领域，可以分析患者的情感对疾病诊断和治疗的影响；在舆情监测中，可以分析公众的情感对事件的评价和态度等。
《基于深度学习的方面级情感分析研究》
《基于深度学习的方面级情感分析研究》一、引言随着互联网技术的迅猛发展，用户在线上生成了海量的文本数据。
对于这些数据的情感分析成为了众多领域中一个重要的研究课题。
传统的情感分析方法大多只能进行全局的情感极性判断，如正面或负面。
然而，这种简单的二分类方法无法满足实际需求中对于更细致、更深入的情感分析需求。
因此，方面级情感分析应运而生，其目标是对文本中不同方面进行情感分析，如对产品性能、价格、服务等不同方面分别进行情感判断。
近年来，深度学习技术的发展为方面级情感分析提供了新的解决方案。
本文将探讨基于深度学习的方面级情感分析研究。
二、深度学习在方面级情感分析中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络的学习方式，通过大量数据进行自我学习和优化。
在自然语言处理领域，深度学习已被广泛应用。
在方面级情感分析中，深度学习可以通过构建复杂的神经网络模型，从文本数据中自动提取特征，进行情感分析。
常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及它们的变种如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等在方面级情感分析中都有出色的表现。
这些模型可以有效地处理文本数据中的语义信息，捕捉文本中的情感倾向。
三、研究方法本研究采用深度学习模型进行方面级情感分析。
首先，我们收集大量的带标签的文本数据，包括产品的评论、用户的社交媒体发言等。
然后，我们构建深度学习模型，如CNN、RNN等，对文本数据进行训练和优化。
在训练过程中，模型可以自动学习到文本中的语义信息，如产品性能、价格、服务等方面的信息以及这些方面的情感倾向。
最后，我们使用训练好的模型对新的文本数据进行情感分析，得到每个方面的情感极性。
四、实验结果与分析我们使用多种深度学习模型进行了实验，并对实验结果进行了详细的分析。
实验结果表明，深度学习模型在方面级情感分析中具有较高的准确率。
同时，我们还发现不同的模型在不同的数据集上表现有所不同，需要根据具体的数据集选择合适的模型。
文本分类与情感分析方法的比较研究
文本分类与情感分析方法的比较研究第一章介绍文本分类与情感分析是自然语言处理领域中的两个重要任务。
文本分类是将文本数据根据其内容划分到不同的类别中，而情感分析则是通过识别和判断文本中的情感倾向，如正面、负面或中性情感。
本文将对这两个任务的方法进行比较研究，并探讨它们的优缺点以及应用领域。
第二章文本分类方法的比较文本分类作为一种经典的机器学习任务，有多种方法可以用来达到分类的目的。
其中，常见的方法包括基于规则的分类方法、基于统计的分类方法、以及基于机器学习的分类方法。
基于规则的分类方法依赖于人为定义的规则来判断文本所属类别，但其准确度较低，适用范围较窄。
基于统计的分类方法通过统计文本中出现的词语频率来进行分类，例如朴素贝叶斯方法。
而基于机器学习的分类方法则利用机器学习算法从已有标记好的数据中学习分类模型，并利用该模型对新的文本进行分类。
这些方法各有优劣，根据实际需求选择最合适的方法进行文本分类。
第三章情感分析方法的比较情感分析是对文本情感进行判断和分类的过程。
与文本分类类似，情感分析也有多种方法可以应用。
常见的方法包括基于情感词典的方法、基于机器学习的方法以及深度学习方法。
基于情感词典的方法依赖于预先构建好的情感词典，通过计算文本中情感词的频率来判断文本的情感倾向。
基于机器学习的方法则利用机器学习算法从标记好的情感数据中学习情感分类模型，并利用该模型对新的文本进行情感分析。
最近，深度学习方法在情感分析领域取得了显著的成果，通过深度神经网络模型可以更好地表达文本中的语义信息，提高情感分析的准确度。
第四章方法的优缺点比较文本分类和情感分析方法各有优劣。
基于规则的方法在文本分类中准确度较低，并且需要大量的人力和时间来构建规则。
基于统计的方法对文本中的词语频率敏感，对于没有出现在训练集中的词语可能无法准确分类。
而基于机器学习的方法可以通过学习分类模型来准确判断文本类别，但对于特征选择和训练集不平衡问题有一定的依赖性。
基于深度学习的文本情感分析技术研究
基于深度学习的文本情感分析技术研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，基于深度学习的文本情感分析技术越来越受到人们的关注。
文本情感分析是指通过计算机对文本的语义和情感进行处理，从而达到对文本情感进行分类和分析的目的。
深度学习在文本情感分析中的应用，使得研究得到了更为准确和高效的结果。
本文将从基本概念、技术原理、应用场景等多个方面对基于深度学习的文本情感分析技术进行探讨。
一、基本概念1.1 文本情感分析的定义文本情感分析是一种基于计算机对文本数据进行分析的技术，目的是对文本所表达的情感进行识别、分类和分析。
情感分析的结果可分为正向情感、负向情感和中性情感三类。
简单来说，文本情感分析就是通过对文本内容的理解和识别，得出文本所表达的情感倾向。
1.2 深度学习的定义深度学习是一种人工智能技术，通过人工神经网络对大量数据进行学习，从而实现对数据的模式识别和分类。
深度学习的核心是神经网络，通过多层次的神经元对数据进行处理，逐层抽象出数据特征，从而得出最终的分类结果。
二、技术原理2.1 情感词典情感词典是一种包含大量情感相关单词和词组的词汇库。
通过对文本进行词频统计和情感词汇匹配，可对文本情感进行初步分类和分析。
2.2 卷积神经网络卷积神经网络是深度学习中最常见的一种神经网络，它通过对数据进行多次卷积和池化操作，逐步提取出数据的特征，并对数据进行分类和处理。
2.3 循环神经网络循环神经网络是一种针对序列数据的神经网络，它能够对数据的时间序列进行建模和处理。
循环神经网络通过记忆单元对数据的历史状态进行存储和处理，从而实现对文本情感的理解和分类。
三、应用场景3.1 社交媒体情感分析社交媒体是人们表达情感的重要渠道之一，通过对社交媒体上用户的言论、评论等进行情感分析，可以帮助企业、政府等机构了解公众的情感倾向，从而为决策提供更为准确的参考。
3.2 消费者情感分析在消费行业中，对消费者的情感进行分析，可以帮助企业了解消费者的需求和反馈，从而优化产品设计和市场营销策略。
基于机器学习的文本分类与情感分析
基于机器学习的文本分类与情感分析文本分类与情感分析是机器学习在自然语言处理领域的重要应用之一。
它涉及对大量文本数据进行自动分类和对文本情感进行评估的任务。
本文将介绍基于机器学习的文本分类与情感分析的基本原理、方法和应用。
一、文本分类文本分类是将一段文本分配到预定义类别中的任务。
它可以应用于多个领域，如垃圾邮件过滤、新闻主题分类、商品评论分类等。
文本分类的核心思想是从文本中提取特征，并利用机器学习算法对这些特征进行分类。
下面是文本分类的基本步骤：1. 数据预处理：首先需要对文本进行预处理，包括去除标点符号、停用词、数字等，同时进行词干化或词形还原等处理，以便提取有效的特征。
2. 特征提取：特征提取是文本分类的关键步骤。
常用的特征提取方法有词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。
其中，词袋模型将文本表示为文档词频向量，TF-IDF将文本表示为词的重要性权重向量，而词嵌入则是将每个词表示为向量空间中的点。
3. 模型训练：根据提取的特征，使用机器学习算法进行模型训练。
常用的分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林等。
训练完成后，模型将得到分类器，用于对新的文本进行分类。
4. 模型评估：评估模型的性能是重要的一步。
常用的评估指标有准确率、精确率、召回率和F1值等。
通过对模型性能的评估，可以选择最优的模型或调整模型的参数。
二、情感分析情感分析是对文本情感进行自动评估的任务。
它可以判断一段文本中的情感倾向，如积极、消极、中性等。
情感分析的应用广泛，如社交媒体评论情感分析、品牌声誉管理、市场调研等。
下面是情感分析的基本步骤：1. 数据准备：需要准备有标注的情感数据集，其中每个文本都对应一个情感标签，如正面、负面、中性等。
2. 特征提取：与文本分类类似，对于情感分析，也需要经过数据预处理和特征提取的步骤。
常用的特征提取方法有词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。
3. 模型训练：根据提取的特征，使用机器学习算法或深度学习算法进行情感分类模型的训练。
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硕士学位论文基于内容和情感的文本分类方法研究A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements forthe Degree of Master of EngineeringResearch on Text Classification Methods Based on Content and EmotionCandidate : Zhang ChaoyangMajor :Industrial EngineeringSupervisor :Associate Professor Huang JinguoHuazhong University of Science &TechnologyWuhan 430074, P.R. ChinaJanuary 2013独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。
对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
本论文属于保密□, 在_____年解密后适用本授权书。
不保密□。
（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：指导教师签名：日期：年月日日期：年月日摘要文本分类在自然语言处理、信息组织、内容过滤等领域都有着广泛的应用。
传统的K最邻近法具有简单、强壮、无参数、分类精度高的优点，但它需要计算一个新文本和所有训练文本的距离，因而需要大量的计算时间。
针对这一问题，本文在使用K最邻近法之前先使用聚类方法对数据进行预处理，具体做法是使用CHAMELEON算法把训练集中的每个类聚成多个小簇，计算小簇的质心得到广义实例集，找到与未知文本最近的k1个广义实例，再用回溯法找到这k1个广义实例所代表的原始文本，从这些原始文本中找到与未知文本最近的k2个文本，用它们投票表决未知文档的归类。
在Tan语料库和复旦语料库上的实验表明该方法能够达到与传统KNN相同的分类精度和召回度，而运行时间只需要KNN的十分之一左右。
在网络购物中消费者对商品的评论已成为电子商务信任机制的重要组成部分，但大多数电子商务网站还不能从语义层面上自动区分好评与差评。
本文以《知网》情感词为种子词汇，提出了一种基于条件随机场的Bootrapping情感词挖掘算法，并利用互信息将这些情感词分为正面和负面两类。
根据句子中包含正面和负面情感词的数目将电子商务网站上的图书评论自动分为好评和差评。
对2026条图书评论作分类实验，正确率将近82%，说明了算法的有效性。
分词和特征项选择是文本分类的前期准备工作。
本文通过在微软研究院提供的中文语料上做分词实验发现条件随机场要优于隐马尔可夫模型。
信息增益、互信息、期望交叉熵和卡方统计量是四种特征选择的方法，本文的对比实验表明信息增益和卡方统计量这两种方法在文本分类中表现较好。
关键词：文本分类；情感挖掘；中文分词；特征项选择；隐马尔可夫；条件随机场AbstractText classification has a wide range of applications in the field of natural language processing, information organization and content filtering. Traditional K Nearest Neighbor method is simple, strong and free parameters,and can reach high classification accuracy, but it needs to calculate the distance between a new text and all of the training texts, thus it requires a lot of computing time. According to this problem,texts are clustered before using KNN.First each class of the training set is clustered by CHAMELEON algorithm,centers of these clusters are token as generalized instance sets.Then we search k1 nearest neighbors of the unknown document from generalized instance sets.Finally KNN is employed on the unknown document and the original training texts who generate those k1 generalized instances.Experiments on Tan corpus and Fudan corpus have shown that this method can achieve the same precision and recall as traditional KNN, but offers a much lower computational cost.Consumer product reviews have become an important part of the e-commerce trust mechanism,most sites can’t divide reviews into praise and poor based on semantics.With HowNet emotional words as seed vocabulary, this paper proposed a Bootrapping mining algorithms of emotional words based on Conditional Random Fields. Then emotional words were divided into praise and poor in the light of mutual information. According to the number of positive and negative emotion words that contained in a sentence, book reviews on the e-commerce site were divided into good and bad basis. 2,026 book reviews were tested, and 82% of them were divided correctly, indicating the effectiveness of this algorithm. Segmentation and feature selection is the preliminary work for text classification. Experiment on the Chinese corpus provided by Microsoft Research proved that Conditional Random Fields is superior to Hidden Markov Model. Information Gain, Mutual Information, Expected Cross Entropy and the chi-square statistic are four feature selection methods, our contrast experiments show that Information Gain and chi-square statistic have nice performance in text classification.keywords: Text Categorization; Emotion Mining; Chinese Word Segmentation;Feature Selection; Hidden Markov Model; Conditional Random Fields目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论1.1课题研究意义 (1)1.2研究现状 (2)1.3本文组织结构 (6)2 相关技术研究2.1中文分词 (7)2.2隐马尔可夫模型 (9)2.3条件随机场模型 (12)2.4本章小结 (16)3 基于内容的文本分类3.1文档向量空间模型 (17)3.2 CHAMELEON聚类 (20)3.3带回溯的广义实例文本分类算法 (21)3.4分类实验 (23)3.5本章小结 (28)4 基于情感的书评分类4.1分词算法实验对比 (29)4.2基于条件随机场的新词发现 (2)4.3自举法搜集情感词 (4)4.4基于情感词的书评分类 (7)4.5本章小结 (8)5 总结与展望 (40)致谢 (41)参考文献 (42)附录攻读学位期间发表论文目录 (14)1 绪论1.1课题研究意义基于内容的文本分类工作是指在给定一组带有类别标签的文本集的情况下，确定一个新文本属于哪一类别，它在知识管理、垂直搜索、文本过滤等领域都有重要应用。
尤其是在互联网时代，随着电子文档数量的级数增涨，自动化文本分类受到人们特别的关注。
正如图1.1所示，谷歌搜索引擎对互联网上的新闻进行了分类整理，极大地方便了网民浏览到自己感兴趣的内容。
很多时候需要将文本分为正常和非正常两类：邮箱服务提供商需要根据邮件内容识别哪些是正常邮件，哪些是垃圾或广告邮件，搜索引擎也需要对色情暴力等不良信息网站进行识别，还有一些论坛、社交网站要识别出哪些发贴是正常发贴，哪些是机器发贴，并将机器发贴删除掉。
图1.1 谷歌对新闻资讯的分类根据一个文本所属的类别数目可以分为单标签分类和多标签分类；根据类别的层次又可分为单层分类和多层分类。