| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-14页 |
| 1.2.1 模糊语义 | 第11-13页 |
| 1.2.2 情感词语义计算 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 文本情感倾向性技术方法 | 第17-27页 |
| 2.1 文本情感倾向性分析模型 | 第17-23页 |
| 2.1.1 支持向量机（SVM） | 第17-19页 |
| 2.1.2 朴素贝叶斯（NB） | 第19-20页 |
| 2.1.3 条件随机场（CRF） | 第20页 |
| 2.1.4 最大熵分类器（ME） | 第20-21页 |
| 2.1.5 基于相似度的方法 | 第21-22页 |
| 2.1.6 基于图论的方法 | 第22-23页 |
| 2.2 词语级文本情感倾向性分析技术 | 第23-26页 |
| 2.2.1 基于已有词典的方法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于无监督机器学习的方法 | 第25页 |
| 2.2.3 基于人工标注语料库的方法 | 第25页 |
| 2.2.4 基于候选情感词和种子情感词间关联词的方法 | 第25页 |
| 2.2.5 基于与情感词相关的依存关系的方法 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于高斯分布的汉语情感词倾向性分析 | 第27-43页 |
| 3.1 汉语情感词模糊语义分析 | 第27-28页 |
| 3.1.1 情感词的极性强度模糊性 | 第27-28页 |
| 3.1.2 修饰词的情感极性强度模糊性 | 第28页 |
| 3.2 情感词典构建 | 第28-31页 |
| 3.2.1 基础情感词典 | 第29-30页 |
| 3.2.2 网络情感词典 | 第30页 |
| 3.2.3 本文情感词典的构建方法 | 第30-31页 |
| 3.3 基于高斯分布的汉语情感词模糊语义量化分析 | 第31-37页 |
| 3.3.1 隶属度函数 | 第31-33页 |
| 3.3.2 基础情感词量化分析 | 第33-35页 |
| 3.3.3 复合情感词量化分析 | 第35-37页 |
| 3.4 实验验证 | 第37-41页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第37-38页 |
| 3.4.2 对比算法 | 第38页 |
| 3.4.3 实验设计 | 第38-39页 |
| 3.4.4 实验评估 | 第39-40页 |
| 3.4.5 实验结果分析 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 融合模糊语义的词语级文本情感倾向性分析 | 第43-59页 |
| 4.1 基于SVM的文本情感倾向性分析 | 第43-49页 |
| 4.2 基于NB的文本情感倾向性分析 | 第49-53页 |
| 4.3 实验验证 | 第53-58页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第53页 |
| 4.3.2 对比算法 | 第53页 |
| 4.3.3 实验设计 | 第53-54页 |
| 4.3.4 实验评估 | 第54-55页 |
| 4.3.5 实验结果分析 | 第55-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 工作总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 总结 | 第59-60页 |
| 5.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |