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  • 全新复杂情感分析方法及其应用李勇,谢可,于卓9787502484354
  • 正版
    • 作者: 李勇,谢可,于卓著 | 李勇,谢可,于卓编 | 李勇,谢可,于卓译 | 李勇,谢可,于卓绘
    • 出版社: 冶金工业出版社
    • 出版时间:2020-04-01
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    • 作者: 李勇,谢可,于卓著| 李勇,谢可,于卓编| 李勇,谢可,于卓译| 李勇,谢可,于卓绘
    • 出版社:冶金工业出版社
    • 出版时间:2020-04-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:240000
    • 页数:187
    • 开本:16开
    • ISBN:9787502484354
    • 版权提供:冶金工业出版社
    • 作者:李勇,谢可,于卓
    • 著:李勇,谢可,于卓
    • 装帧:平装
    • 印次:1
    • 定价:69.00
    • ISBN:9787502484354
    • 出版社:冶金工业出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:暂无
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2020-04-01
    • 页数:187
    • 外部编号:1202078470
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    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..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

    2.2.7Skip-gram

    2.2.8贝叶斯分类算法

    2.2.9K近邻算法

    2.2.10K均值聚类算法

    2.2.11方法

    .评价指标研究

    ..1Precision

    ..2Recall

    ..F-measureMetric

    ..4接受者操作特曲线(ROC曲线)

    ..5AUC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

    3.3.1TSVM

    3.3.2PTSVM

    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LPTSVM

    3.4.2线LPTSVM奇异问题

    3.4.3非线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

    3.5.3Bi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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