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基于循环神经网络的商品评论文本情感分类研究任务书

 2020-02-11 12:02  

1. 毕业设计(论文)主要内容:

利用循环神经网络中的特殊类型——长短期记忆网络(LSTM)对淘宝的商品评论文本进行处理,通过中文分词,提取特征,特征选择,分类模型,识别结果几个步骤,达到评论文本的情感分类目标,丰富现有评价体系,使用户在好评中评差评之外更多元的了解产品评价情况。

2. 毕业设计(论文)主要任务及要求

论据要充分支持论点,理论、观点、概念表达要准确、清楚。

字数一般要求在10000字以上。

参考文献不少于15篇,其中外文文献2篇以上。

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3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排

第1-4周:收集和整理资料。

第5-6周:拟定提纲,提交开题报告。

第7-13周:撰写论文初稿和修改稿,保持与指导教师的沟通。

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4. 主要参考文献

[1] 龚千健. 基于循环神经网络模型的文本分类[d].2016.

[2] 刘腾飞[1] , 于双元[1] , 张洪涛[1] , et al. 基于循环和卷积神经网络的文本分类研究[j]. 软件, 2018.

[3] 刘建兴, 蔡国永, 吕光瑞, et al. 基于深度双向长短时记忆网络的文本情感分类[j]. 桂林电子科技大学学报, 2018, v.38;no.155(02):40-44.

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