文本倾向性分析在涉农网络舆情系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究背景 | 第11-13页 |
| ·网络发展概况 | 第11-12页 |
| ·涉农网络舆情现状 | 第12-13页 |
| ·研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-18页 |
| ·主客观文本分类研究现状 | 第14-16页 |
| ·文本倾向性分析研究现状 | 第16-18页 |
| ·研究内容和研究方法 | 第18页 |
| ·本文组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 文本倾向性分析技术综述 | 第19-29页 |
| ·相关概念介绍 | 第19-20页 |
| ·自然语言处理 | 第19页 |
| ·文本倾向性分析 | 第19-20页 |
| ·文本分类基础技术 | 第20-26页 |
| ·数据采集技术 | 第21-23页 |
| ·中文分词技术 | 第23-25页 |
| ·文本分类其他基础技术 | 第25-26页 |
| ·文本倾向性分析方法 | 第26-28页 |
| ·基于语义的方法 | 第26-27页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第三章 文本倾向性分析关键技术研究 | 第29-43页 |
| ·情感词典的设计与维护 | 第29-38页 |
| ·情感词典的设计 | 第30-31页 |
| ·情感词典的构建 | 第31-37页 |
| ·情感词典的更新与维护 | 第37-38页 |
| ·情感词组合的获取和利用 | 第38-42页 |
| ·情感词组合的介绍 | 第38-39页 |
| ·情感词组合的获取 | 第39-40页 |
| ·情感词组合的存储和利用 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第四章 文本倾向性分析系统的设计 | 第43-65页 |
| ·网络文本的采集 | 第43-48页 |
| ·网络爬虫的构建思路 | 第43-45页 |
| ·网络爬虫的设计 | 第45-48页 |
| ·文本的预处理 | 第48-52页 |
| ·文本的分词 | 第48-49页 |
| ·词性标注 | 第49-51页 |
| ·去除停用词 | 第51-52页 |
| ·系统数据库 | 第52-55页 |
| ·数据库的选择 | 第52-53页 |
| ·数据库的设计 | 第53-54页 |
| ·数据库的连接 | 第54-55页 |
| ·样本采集 | 第55-57页 |
| ·样本的选取 | 第55页 |
| ·样本实例 | 第55-57页 |
| ·改进后的基于语义的文本倾向性分析算法 | 第57-64页 |
| ·文本倾向性分析基本算法 | 第57-59页 |
| ·论坛帖子结构的分析 | 第59-62页 |
| ·基于论坛的热门观点倾向性分析算法 | 第62-64页 |
| ·小结 | 第64-65页 |
| 第五章 方法测试与讨论 | 第65-69页 |
| ·方法测试 | 第65-66页 |
| ·方法评测 | 第66页 |
| ·评测结果分析 | 第66-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·本文创新点及研究工作总结 | 第69页 |
| ·下一步工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
