第1章 绪论
1.1 选题背景与研究意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究内容
1.3 研究方法
1.4 研究创新点
本章小结
第2章 相关理论基础
2.1 读者反应理论
2.2 评价理论
2.3 翻译质量评估理论
2.4 接受理论
本章小结
第3章 基于主题模型的典籍英译海外评论全局主题抽取
3.1 主题性相关研究
3.1.1 译本主题性相关研究
3.1.2 隐含狄利克雷分布主题模型
3.2 研究思路
3.3 数据采集与文本预处理
3.4 基于LDA模型的典籍英译评论主题抽取
3.4.1 主题数量确定
3.4.2 主题抽取
3.4.3 主题词统计和可视化
本章小结
第4章 基于知识库的典籍英译评论局部主题词抽取
4.1 基于自然语言处理技术的主题词抽取相关研究
4.1.1 显性主题词抽取
4.1.2 隐性主题词抽取
4.1.3 基于知识库的主题抽取
4.1.4 图书评论主题挖掘
4.2 基于知识库的典籍英译评论主题词抽取
4.2.1 AffectNet常识知识库
4.2.2 显性和隐性主题词抽取
4.2.3 主题共词聚类
4.3 典籍英译评论主题词抽取实证研究
4.3.1 典籍英译评论主题词抽取实验
4.3.2 典籍英译评论主题聚类实验
4.3.3 各典籍英译评论主题聚类实验
4.3.4 《红楼梦》霍克斯和杨宪益译本评论主题分析
本章小结
第5章 基于多源知识的典籍英译评论情感词典构建
5.1 译本情感分析和情感词典研究现状
5.1.1 译本情感分析
5.1.2 情感词典研究现状
5.2 基于多源知识融合的领域情感词典表示学习
5.2.1 多源数据领域差异权重计算
5.2.2 基于Fasttext的词向量表示
5.2.3 基于多源知识融合的领域情感词典学习算法
5.3 典籍英译评论情感词典构建
5.3.1 典籍英译评论情感词典与普通图书评论对照实验
5.3.2 典籍英译评论共有情感词表
5.3.3 典籍英译评论独特情感词表
5.3.4 《红楼梦》英译评论情感词实例分析
本章小结
第6章 典籍英译评论篇章级情感分析
6.1 基于情感词典的英文评论情感分析
6.1.1 英文评论情感分析实验数据
6.1.2 实验参数
6.1.3 表示学习维度实验
6.1.4 英文评论情感分析实验
6.2 基于情感词典的中文评论情感分析
6.2.1 中文评论情感分析实验数据
6.2.2 中文评论情感分析实验
6.3 基于跨领域迁移学习的典籍英译评论情感分析
6.3.1 迁移学习相关研究
6.3.2 跨领域迁移学习
6.3.3 词嵌入情感特征
6.3.4 深度学习情感分析
6.3.5 注意力机制
6.3.6 跨领域迁移学习相关研究小结
6.3.7 基于特征融合与注意力机制的跨领域情感分析模型
6.3.8 基于跨领域迁移学习的评论情感分析实验
本章小结
第7章 基于多任务学习的典籍英译评论细粒度情感分析
7.1 多任务学习
7.2 基于多任务学习的典籍英译细粒度情感分析
7.2.1 细粒度情感分析相关研究
7.2.2 任务描述
7.2.3 基于多任务学习的细粒度情感分析模型
7.2.4 典籍英译评论主题词和情感词匹配
7.2.5 基于多任务学习的典籍英译评论细粒度情感分析实验
本章小结
第8章 典籍英译评论观点汇总和词云可视化
8.1 典籍英译评论观点汇总
8.1.1 《红楼梦》译本评论情感汇总
8.1.2 《论语》译本评论情感汇总
8.1.3 《三国演义》译本评论情感汇总
8.1.4 《孙子兵法》译本评论情感汇总
8.1.5 《西游记》译本评论情感汇总
8.2 典籍英译评论词云可视化
8.2.1 《红楼梦》译本评论词云可视化
8.2.2 《论语》译本评论词云可视化
8.2.3 《三国演义》译本评论词云可视化
8.2.4 《孙子兵法》译本评论词云可视化
8.2.5 《西游记》译本评论词云可视化
本章小结
第9章 结束语
9.1 研究结论
9.2 研究局限
9.3 研究展望
参考文献