基于隐式产品特征的网络商品评论情感分析研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.4 论文主要工作及创新点 | 第14-16页 |
| 1.4.1 论文的主要工作 | 第14-15页 |
| 1.4.2 论文的创新点 | 第15-16页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 评论挖掘的相关理论及技术 | 第17-28页 |
| 2.1 评论挖掘技术概述及框架流程 | 第17-19页 |
| 2.2 评论挖掘相关研究 | 第19-25页 |
| 2.2.1 产品特征提取相关研究 | 第19-22页 |
| 2.2.2 主观评论信息识别 | 第22-23页 |
| 2.2.3 情感倾向分析相关研究 | 第23-25页 |
| 2.3 句法分析 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 隐式产品特征提取 | 第28-41页 |
| 3.1 产品特征基本概念 | 第28-30页 |
| 3.2 隐式产品特征提取算法设计思想 | 第30-32页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第30页 |
| 3.2.2 基本思想及框架流程 | 第30-32页 |
| 3.3 隐式产品特征提取的具体过程 | 第32-37页 |
| 3.3.1 显式产品特征抽取及聚类 | 第32-34页 |
| 3.3.2 <显式产品特征簇，情感词>关联对抽取 | 第34-35页 |
| 3.3.3 隐式产品特征识别 | 第35-37页 |
| 3.4 实验结果及性能评估 | 第37-39页 |
| 3.4.1 实验语料及评估指标 | 第37页 |
| 3.4.2 实验结果及相关研究对比 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于产品特征的主观评论句识别 | 第41-48页 |
| 4.1 主客观句定义 | 第41-42页 |
| 4.2 构建情感词典 | 第42-44页 |
| 4.3 基于产品特征的主观评论句识别 | 第44-46页 |
| 4.3.1 基于显式产品特征的主观评论句识别 | 第44-46页 |
| 4.3.2 基于隐式产品特征的主观评论句识别 | 第46页 |
| 4.4 实验结果及对比分析 | 第46-47页 |
| 4.4.1 实验结果 | 第46-47页 |
| 4.4.2 对比分析 | 第47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于情感词典和多分类器集成的情感倾向分析 | 第48-59页 |
| 5.1 自训练方法 | 第48-49页 |
| 5.2 情感倾向分析算法设计思想 | 第49-51页 |
| 5.2.1 问题描述 | 第49-50页 |
| 5.2.2 基本思想及框架流程 | 第50-51页 |
| 5.3 情感倾向分析算法的具体过程 | 第51-54页 |
| 5.3.1 基于情感词典的情感倾向值计算 | 第51-52页 |
| 5.3.2 基于多分类器集成的自训练学习 | 第52-54页 |
| 5.4 实验结果及性能评估 | 第54-58页 |
| 5.4.1 实验数据及评估指标 | 第54页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第54-55页 |
| 5.4.3 性能评估及对比分析 | 第55-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第68页 |
