Luận Án Tiến Sĩ Về Phân Giải Đồng Tham Chiếu Đối Tượng Trong Phân Tích Cảm Xúc

2022

176
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

TÓM TẮT LUẬN ÁN

ABSTRACT

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Động cơ nghiên cứu

1.2. Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu

1.3. Mô hình đề xuất

1.4. Đóng góp chính của luận án

1.5. Cấu trúc của luận án

2. CHƯƠNG 2: CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN VÀ CÁC KIẾN THỨC NỀN TẢNG

2.1. Phân giải đồng tham chiếu

2.2. Phân tích cảm xúc

2.3. Phân giải đồng tham chiếu đối tượng và khía cạnh cho phân tích cảm xúc

2.4. Xác định khía cạnh ẩn

2.5. Ontology cảm xúc và làm giàu ontology

2.6. Các kiến thức nền tảng

2.6.1. Mạng nơ-ron nhân tạo – ANN

2.6.2. Mô hình ngôn ngữ - Tiền huấn luyện

3. CHƯƠNG 3: PHÂN GIẢI ĐỒNG THAM CHIẾU ĐỐI TƯỢNG CHO PHÂN TÍCH CẢM XÚC CÓ MỘT ĐỐI TƯỢNG

3.1. Mô hình xác định khía cạnh ẩn - IAI

3.2. Tiền xử lý dữ liệu

3.3. Mô hình xác định khía cạnh ẩn

3.4. Mô hình phân giải đồng tham chiếu đối tượng cho phân tích cảm xúc có một đối tượng

3.4.1. Parse – Phân tích cú pháp

3.4.2. Anaphora & Entity CR - Phân giải đồng tham chiếu đại từ và thực thể

3.4.3. Aspect-based sentiment analysis - Phân tích cảm xúc mức khía cạnh

3.5. Đồ thị đồng tham chiếu (CoReference Graph – CRG)

3.6. Mô-đun OBASCore

3.7. Kết quả thực nghiệm

3.8. Đánh giá thực nghiệm

4. CHƯƠNG 4: LÀM GIÀU ONTOLOGY CẢM XÚC HỖ TRỢ PHÂN GIẢI ĐỒNG THAM CHIẾU CHO PHÂN TÍCH CẢM XÚC

4.1. Mô hình làm giàu ontology cảm xúc ESO (Enriched Sentiment Ontology)

4.2. Thực nghiệm và đánh giá

5. CHƯƠNG 5: PHÂN GIẢI ĐỒNG THAM CHIẾU ĐỐI TƯỢNG CHO PHÂN TÍCH CẢM XÚC CÓ NHIỀU ĐỐI TƯỢNG

5.1. Mô hình phân giải đồng tham chiếu cho phân tích cảm xúc có nhiều đối tượng - CROAS

5.2. Giai đoạn huấn luyện

5.3. Giai đoạn thử nghiệm

5.4. Đánh giá thực nghiệm

6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN

6.1. Kết quả đạt được

6.2. Hướng phát triển

CÁC TÀI LIỆU CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Bài viết "Phân Giải Đồng Tham Chiếu Đối Tượng Trong Phân Tích Cảm Xúc Khoa Học Máy Tính" cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thức phân giải đồng tham chiếu trong lĩnh vực phân tích cảm xúc, một phần quan trọng trong khoa học máy tính. Tác giả trình bày các phương pháp và kỹ thuật hiện đại để cải thiện độ chính xác trong việc nhận diện và phân tích cảm xúc từ dữ liệu văn bản. Bài viết không chỉ giúp người đọc hiểu rõ hơn về các khái niệm cơ bản mà còn chỉ ra những ứng dụng thực tiễn của chúng trong các hệ thống thông minh.

Để mở rộng kiến thức của bạn về các chủ đề liên quan, bạn có thể tham khảo bài viết Kỹ thuật tìm kiếm dựa trên giai điệu, nơi khám phá các phương pháp tìm kiếm trong khoa học máy tính. Ngoài ra, bài viết Phân loại chủ đề bản tin online sử dụng máy học cũng sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về ứng dụng của máy học trong việc phân loại thông tin. Cuối cùng, bài viết Nghiên cứu các phương pháp trích xuất thông tin trong ảnh tài liệu và ứng dụng sẽ cung cấp thêm thông tin về cách trích xuất dữ liệu từ hình ảnh, một lĩnh vực có liên quan mật thiết đến phân tích cảm xúc. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng hiểu biết và khám phá sâu hơn về các khía cạnh khác nhau của khoa học máy tính.