1.3 研究内容与创新
1.4 组织结构与安排
第二章 相关背景知识介绍
2.1 文本表示模型
2.1.1 词袋模型
2.1.2 词嵌入模型
2.2 文本机器学习模型
2.2.1 朴素贝叶斯模型
2.2.2 决策树模型
2.2.3 支持向量机模型
2.3 文本集成学习模型
2.3.1 Bagging
2.3.2 Boosting
2.3.3 Stacking
2.4 文本深度学习模型
2.4.1 卷积神经网络
2.4.2 循环神经网络
2.4.3 变分自编码器
2.4.4 生成对抗网络
2.5 注意力机制
2.6 策略梯度
2.7 本章小结
第三章 基于DBGRU-MFCNN的文本情感分类研究
3.1 深度双向门控循环单元
3.2 多特征卷积神经网络
3.3 基于DBGRU-MFCNN的文本情感分类
3.3.1 多特征向量
3.3.2 注意力语义特征提取
3.3.3 局部特征提取
3.3.4 特征压缩
3.3.5 分类算法
3.4 实验结果与分析
3.4.1 实验数据准备
3.4.2 实验评估指标
3.4.3 参数对比实验
3.4.4 模型对比实验
3.5 本章小结
第四章 基于VAE-ECGAN的文本情感分类研究
4.1 基于VAE-ECGAN的文本情感分类
4.1.1 编码器
4.1.2 解码生成器
4.1.3 判别器
4.1.4 模型训练以及优化
4.2 实验结果与分析
4.2.1 实验数据准备
4.2.2 实验评估指标
4.2.3 参数对比实验
4.2.4 模型对比实验
4.3 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 工作总结
5.2 未来展望
参考文献
论文写作涉及到的论文选题、标题、摘要、提纲、开题报告、答辩等方面，本网都有为大家提供相关的写作素材，有任何问题，欢迎随时咨询。
