在线亲子游产品评论的情感分类及主题差异性研究

声明

第1章绪论

1.1 研究背景及意义

1.2.1 研究思路

1.2.2 研究内容

1.2.3 研究方法

1.3 本文的主要贡献

2.1.1 亲子游市场的研究现状

2.1.2 情感分类方法

2.1.3 主题模型

2.1.4 小结

2.2.1 词向量的表示

2.2.2 基于传统机器学习的情感分类方法

2.2.3 基于深度学习的情感分类方法

2.3.1 LDA主题模型

2.3.2 T-LDA模型

第3章在线亲子游产品评论数据的预处理

3.1.1 携程网站的介绍

3.1.2 携程网站数据信息的确定

3.1.3 亲子游产品数据的获取

3.2 亲子游产品评论文本的预处理

3.2.1 亲子游产品基本信息的预处理

3.2.2 每个产品评论信息的预处理

3.3 亲子游产品评论数据的描述性统计

3.3.1 产品基本信息的描述性统计

3.3.2 产品评论的描述性统计

第4章 亲子游评论文本情感分类方法的比较分析

4.1 改进的 WDE-LSTM模型

4.1.1 现有 WDE-LSTM模型的不足

4.1.2 改进 WDE-LSTM模型的网络结构

4.1.3 预期效果

4.2 数据集的介绍

4.3 情感分类器的评价指标

4.4 模型的建立

4.5 模型结果的对比

4.5.1 不同词向量的结果比较分析

4.5.2 不同分类器的结果比较分析

4.6 利用分类器对评论数据进行情感划分

第5章基于T-LDA 模型的亲子游产品评论的主题比较分析

5.1.1 国内产品积极评论的主题分析

5.1.2 国内产品消极评论的主题分析

5.2.1 国外产品积极评论的主题分析

5.2.2 国外产品消极评论的主题分析

第6章总结与展望

6.1 总结

6.2 本文的不足之处

参考文献

附录

代码

附表 1

附表 2

致谢