●1緒論
1.1背景介紹
1.1.1機器學習問題
1.1.2機器學習分類
1.1.3深度學習問題
1.2相關研究分析
1.3研究意義與目的
1.3.1機器學習的研究意義與目的
1.3.2深度學習的研究意義與目的
1.4研究方向與研究內容
1.4.1研究方法
1.4.2本書研究內容
2相關研究綜述
2.1復雜情感分析的理論研究
2.2復雜情感分析的算法研究
2.2.1關聯分析
2.2.2注意力機制
2.2.3循環神經網絡
2.2.4長短期記憶網絡
2.2.5門控
2.2.6連續詞袋模型
2.2.7Skip-gram
2.2.8貝葉斯分類算法
2.2.9K近鄰算法
2.2.10K均值聚類算法
2.2.11其他方法
2.3評價指標研究
2.3.1Precision
2.3.2Recall
2.3.3F-measureMetric
2.3.4接受者操作特性曲線(ROC曲線)
2.3.5AUC值
2.4本章小結
3基於局部保持支持向量文本描述的復雜情感分析算法研究
3.1引言
3.2文本固有結構對復雜情感分析算法的影響
3.3支持向量數據描述的原理及算法
3.3.1TSVM
3.3.2PTSVM
3.4基於局部支持向量文本描述的復雜數據分析算法
3.4.1線性LPTSVM
3.4.2線性LPTSVM奇異性問題
3.4.3非線性LPTSVM
3.5基於局部支持向量文本描述的組合復雜數據分析算法
3.5.1長短期記憶神經網絡和BiLSTM
3.5.2長短期記憶神經網絡詳細介紹計算過程
3.5.3Bi長短期記憶神經網絡
3.6本章小結
4文本處理及其處理方法研究
4.1引言
……