基于OCC模型的文本情感识别方法的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·选题背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究热点及现状 | 第12-14页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第二章 情感的研究及应用 | 第16-26页 |
| ·情感的研究 | 第16-20页 |
| ·情感的经典理论 | 第16-19页 |
| ·情感的分类及维度表示 | 第19-20页 |
| ·情感计算的主要研究领域 | 第20页 |
| ·文本的情感特征分析 | 第20-25页 |
| ·词法分析 | 第21页 |
| ·句法分析 | 第21-23页 |
| ·常识库的使用 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 文本情感规则的建立与实现 | 第26-38页 |
| ·基本情感产生规则的建立 | 第26-31页 |
| ·OCC模型介绍 | 第26-28页 |
| ·基本情感产生规则的建立 | 第28-31页 |
| ·基本情感产生规则的实现 | 第31-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 性格对文本情感的影响 | 第38-47页 |
| ·性格对文本情感产生规则的影响 | 第38-42页 |
| ·性格模型的建立 | 第38-39页 |
| ·文本情感产生向量的修正 | 第39-41页 |
| ·情感诱发量 | 第41-42页 |
| ·性格对文本情感识别强度的影响 | 第42-46页 |
| ·心情空间的引入 | 第42页 |
| ·性格空间与心情空间的映射 | 第42-43页 |
| ·心情空间与情感空间的映射 | 第43-44页 |
| ·情感强度的计算 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 用户反馈机制对系统的改善 | 第47-56页 |
| ·用户反馈信息的收集 | 第47-48页 |
| ·用户反馈 | 第47页 |
| ·用户反馈信息 | 第47-48页 |
| ·基于增量学习方法的用户反馈系统 | 第48-53页 |
| ·增量学习方法 | 第48页 |
| ·增量学习算法的描述 | 第48-49页 |
| ·增量学习算法对常识库的更新 | 第49-53页 |
| ·文本情感识别模型的框架结构 | 第53-54页 |
| ·模型的框架结构 | 第53-54页 |
| ·文本情感识别过程 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第六章 实验部分 | 第56-67页 |
| ·相关工具和平台选择 | 第56-59页 |
| ·Java语言与JBuilder平台 | 第56-58页 |
| ·MS SQL Server数据库简介 | 第58-59页 |
| ·ConceptNet工具包介绍 | 第59页 |
| ·实验系统介绍 | 第59-61页 |
| ·情感聊天系统的结构 | 第59-61页 |
| ·初始值的设置和阈值的处理 | 第61页 |
| ·实验设计和期望 | 第61-65页 |
| ·被试 | 第62页 |
| ·实验过程 | 第62页 |
| ·实验结果分析和探索展望 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第75页 |
