| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·论文研究的背景与意义 | 第8-9页 |
| ·国内外的研究现状 | 第9-12页 |
| ·论文的主要研究内容和研究方法 | 第12-13页 |
| ·全文结构 | 第13-15页 |
| 2 观点挖掘的内容和方法 | 第15-27页 |
| ·适合观点挖掘的文本的识别 | 第15-17页 |
| ·网页爬取和预处理 | 第17-19页 |
| ·中文分词技术 | 第19-20页 |
| ·观点主题和表达者的识别 | 第20-22页 |
| ·观点挖掘的基本方法 | 第22-26页 |
| ·基于情感的观点挖掘 | 第22-23页 |
| ·基于特征的观点挖掘 | 第23-26页 |
| ·传统观点挖掘的局限性 | 第26-27页 |
| 3 细粒度观点挖掘的主要技术——句法分析技术 | 第27-39页 |
| ·句法分析的基本概念 | 第27-29页 |
| ·汉语句法分析的特点 | 第29-30页 |
| ·句法分析的基本方法 | 第30-34页 |
| ·基于规则的方法 | 第30-31页 |
| ·基于统计的方法 | 第31-34页 |
| ·句法分析的语法体系 | 第34-39页 |
| ·短语结构语法体系 | 第34-36页 |
| ·依存语法体系 | 第36-39页 |
| 4 基于依存句法分析的细粒度观点挖掘的实现流程及改进 | 第39-50页 |
| ·极性词的情感倾向判定 | 第40-41页 |
| ·基于依存语法的句法分析 | 第41-45页 |
| ·主题和特征的抽取 | 第45-46页 |
| ·极性词修饰极性的计算 | 第46-47页 |
| ·特征与极性词的匹配算法及其改进 | 第47-50页 |
| 5 细粒度观点挖掘实现及数据分析 | 第50-52页 |
| ·细粒度观点挖掘的前期处理 | 第50页 |
| ·极性词修饰极性的计算 | 第50-51页 |
| ·特征与极性词的匹配 | 第51-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·论文总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 后记 | 第58-59页 |