网络用户情感倾向分析与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 情感信息抽取研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 情感分类研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第17页 |
| 1.4 论文的创新点 | 第17-18页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第19-32页 |
| 2.1 情感分析 | 第19-22页 |
| 2.1.1 问题定义 | 第19-20页 |
| 2.1.2 主要任务 | 第20-21页 |
| 2.1.3 问题难点 | 第21-22页 |
| 2.2 中文文本处理技术 | 第22-25页 |
| 2.2.1 分词 | 第22-23页 |
| 2.2.2 词性标注 | 第23页 |
| 2.2.3 句法分析 | 第23-24页 |
| 2.2.4 文本表示 | 第24-25页 |
| 2.3 文本聚类 | 第25-27页 |
| 2.3.1 距离度量 | 第25-26页 |
| 2.3.2 聚类算法 | 第26-27页 |
| 2.4 文本分类 | 第27-31页 |
| 2.4.1 分类算法 | 第27-29页 |
| 2.4.2 评价指标 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 情感信息抽取 | 第32-51页 |
| 3.1 用户词典生成 | 第32-35页 |
| 3.2 领域相关情感词识别 | 第35-36页 |
| 3.3 评价搭配抽取 | 第36-40页 |
| 3.3.1 词向量的获取 | 第37-38页 |
| 3.3.2 种子情感词抽取 | 第38-39页 |
| 3.3.3 评价搭配抽取 | 第39-40页 |
| 3.4 实验与分析 | 第40-50页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第40-41页 |
| 3.4.2 用户词典生成 | 第41-44页 |
| 3.4.3 领域相关情感词识别 | 第44-45页 |
| 3.4.4 评价搭配抽取 | 第45-50页 |
| 3.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 情感分类 | 第51-71页 |
| 4.1 新闻文本主题聚类 | 第51-57页 |
| 4.1.1 相关文本筛选 | 第52-53页 |
| 4.1.2 文本主题聚类 | 第53-57页 |
| 4.2 IG-BP情感分类算法 | 第57-60页 |
| 4.2.1 特征建模 | 第57页 |
| 4.2.2 特征筛选 | 第57-59页 |
| 4.2.3 情感分类 | 第59-60页 |
| 4.3 实验与分析 | 第60-70页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第60-61页 |
| 4.3.2 新闻文本主题聚类 | 第61-66页 |
| 4.3.3 IG-BP情感分类 | 第66-70页 |
| 4.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 第五章 网络用户情感倾向分析系统设计与实现 | 第71-78页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第71页 |
| 5.2 系统设计 | 第71-75页 |
| 5.2.1 系统总体框架 | 第71-72页 |
| 5.2.2 系统模块业务流程设计 | 第72-74页 |
| 5.2.3 系统数据库设计 | 第74-75页 |
| 5.3 系统开发与展示 | 第75-77页 |
| 5.3.1 系统开发 | 第75-76页 |
| 5.3.2 系统展示 | 第76-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 第六章 结论与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 结论 | 第78-79页 |
| 6.2 展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第84-85页 |
