基于文本分类的商品评价情感倾向研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 应用前景及难点 | 第13-14页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 相关知识介绍 | 第16-30页 |
| 2.1 文本分类过程 | 第16-17页 |
| 2.2 网络爬虫技术 | 第17-18页 |
| 2.3 文本预处理 | 第18-19页 |
| 2.4 文本表示模型 | 第19-20页 |
| 2.5 特征选择 | 第20-23页 |
| 2.5.1 文档频率 | 第20-21页 |
| 2.5.2 卡方校验 | 第21-22页 |
| 2.5.3 信息增益 | 第22页 |
| 2.5.4 互信息 | 第22-23页 |
| 2.6 文本分类算法 | 第23-28页 |
| 2.6.1 基于规则的方法 | 第23-24页 |
| 2.6.2 基于连接的方法 | 第24页 |
| 2.6.3 基于统计的方法 | 第24-27页 |
| 2.6.4 基于几何学的方法 | 第27-28页 |
| 2.7 评估指标 | 第28-29页 |
| 2.8 小结 | 第29-30页 |
| 3 面向评价情感倾向的特征选择算法 | 第30-34页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 MP 特征选择思想 | 第30页 |
| 3.3 MP 特征选择过程 | 第30-33页 |
| 3.4 小结 | 第33-34页 |
| 4 面向评价情感倾向的分类算法 | 第34-43页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 NLV 分类思想 | 第34页 |
| 4.3 NLV 分类过程 | 第34-41页 |
| 4.3.1 训练类别的归一化特征向量 | 第34-37页 |
| 4.3.2 分类过程 | 第37-38页 |
| 4.3.3 算法实现 | 第38-41页 |
| 4.4 时间复杂度分析 | 第41-42页 |
| 4.5 小结 | 第42-43页 |
| 5 实验与性能评估 | 第43-55页 |
| 5.1 实验环境 | 第43页 |
| 5.2 实验内容 | 第43-45页 |
| 5.2.1 实验数据集 | 第43-44页 |
| 5.2.2 实验过程 | 第44-45页 |
| 5.3 实验及结果分析 | 第45-54页 |
| 5.3.1 前提实验 | 第45-48页 |
| 5.3.2 MP 特征选择算法对比实验 | 第48-52页 |
| 5.3.3 NLV 分类算法对比实验 | 第52-53页 |
| 5.3.4 时间性能对比实验 | 第53-54页 |
| 5.4 小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 工作总结 | 第55页 |
| 6.2 未来展望 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 附录 | 第61页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第61页 |
| B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第61页 |
