典籍英譯圖書評論觀點挖掘與知識發(fā)現(xiàn)

第1章緒論
1.1選題背景與研究意義
1.1.1選題背景
1.1.2研究意義
1.2研究內(nèi)容
1.3研究方法
1.4研究創(chuàng)新點
本章小結(jié)
第2章相關(guān)理論基礎(chǔ)
2.1讀者反應(yīng)理論
2.2評價理論
2.3翻譯質(zhì)量評估理論
2.4接受理論
本章小結(jié)
第3章基于主題模型的典籍英譯海外評論全局主題抽取
3.1主題性相關(guān)研究
3.1.1譯本主題性相關(guān)研究
3.1.2隱含狄利克雷分布主題模型
3.2研究思路
3.3數(shù)據(jù)采集與文本預(yù)處理
3.4基于LDA模型的典籍英譯評論主題抽取
3.4.1主題數(shù)量確定
3.4.2主題抽取
3.4.3主題詞統(tǒng)計和可視化
本章小結(jié)
第4章基于知識庫的典籍英譯評論局部主題詞抽取
4.1基于自然語言處理技術(shù)的主題詞抽取相關(guān)研究
4.1.1顯性主題詞抽取
4.1.2隱性主題詞抽取
4.1.3基于知識庫的主題抽取
4.1.4圖書評論主題挖掘
4.2基于知識庫的典籍英譯評論主題詞抽取
4.2.1AffectNet常識知識庫
4.2.2顯性和隱性主題詞抽取 
4.2.3主題共詞聚類
4.3典籍英譯評論主題詞抽取實證研究
4.3.1典籍英譯評論主題詞抽取實驗
4.3.2典籍英譯評論主題聚類實驗
4.3.3各典籍英譯評論主題聚類實驗
4.3.4《紅樓夢》霍克斯和楊憲益譯本評論主題分析
本章小結(jié)
第5章基于多源知識的典籍英譯評論情感詞典構(gòu)建
5.1譯本情感分析和情感詞典研究現(xiàn)狀
5.1.1譯本情感分析
5.1.2情感詞典研究現(xiàn)狀
5.2基于多源知識融合的領(lǐng)域情感詞典表示學(xué)習(xí)
5.2.1多源數(shù)據(jù)領(lǐng)域差異權(quán)重計算
5.2.2基于Fasttext的詞向量表示
5.2.3基于多源知識融合的領(lǐng)域情感詞典學(xué)習(xí)算法
5.3典籍英譯評論情感詞典構(gòu)建
5.3.1典籍英譯評論情感詞典與普通圖書評論對照實驗
5.3.2典籍英譯評論共有情感詞表
5.3.3典籍英譯評論獨特情感詞表
5.3.4《紅樓夢》英譯評論情感詞實例分析 
本章小結(jié)
第6章典籍英譯評論篇章級情感分析
6.1基于情感詞典的英文評論情感分析
6.1.1英文評論情感分析實驗數(shù)據(jù)
6.1.2實驗參數(shù)
6.1.3表示學(xué)習(xí)維度實驗
6.1.4英文評論情感分析實驗
6.2基于情感詞典的中文評論情感分析
6.2.1中文評論情感分析實驗數(shù)據(jù)
6.2.2中文評論情感分析實驗
6.3基于跨領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)的典籍英譯評論情感分析 
6.3.1遷移學(xué)習(xí)相關(guān)研究
6.3.2跨領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)
6.3.3詞嵌入情感特征
6.3.4深度學(xué)習(xí)情感分析
6.3.5注意力機制
6.3.6跨領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)相關(guān)研究小結(jié)
6.3.7基于特征融合與注意力機制的跨領(lǐng)域情感分析模型
6.3.8基于跨領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)的評論情感分析實驗
本章小結(jié)
第7章基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的典籍英譯評論細(xì)粒度情感分析
7.1多任務(wù)學(xué)習(xí)
7.2基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的典籍英譯細(xì)粒度情感分析
7.2.1細(xì)粒度情感分析相關(guān)研究
7.2.2任務(wù)描述
7.2.3基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的細(xì)粒度情感分析模型
7.2.4典籍英譯評論主題詞和情感詞匹配
7.2.5基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的典籍英譯評論細(xì)粒度
情感分析實驗
本章小結(jié)
第8章典籍英譯評論觀點匯總和詞云可視化
8.1典籍英譯評論觀點匯總
8.1.1《紅樓夢》譯本評論情感匯總
8.1.2《論語》譯本評論情感匯總
8.1.3《三國演義》譯本評論情感匯總
8.1.4《孫子兵法》譯本評論情感匯總
8.1.5《西游記》譯本評論情感匯總
8.2典籍英譯評論詞云可視化
8.2.1《紅樓夢》譯本評論詞云可視化
8.2.2《論語》譯本評論詞云可視化
8.2.3《三國演義》譯本評論詞云可視化
8.2.4《孫子兵法》譯本評論詞云可視化
8.2.5《西游記》譯本評論詞云可視化
本章小結(jié)
第9章結(jié)束語
9.1研究結(jié)論
9.2研究局限
9.3研究展望
參考文獻(xiàn)