基于产品评论的细粒度情感分析研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 产品特征抽取 | 第13-16页 |
| 1.2.2 情感词典的构建 | 第16-18页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第18-19页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 相关知识介绍 | 第21-29页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 语料预处理 | 第21-23页 |
| 2.2.1 中文分词技术 | 第21-22页 |
| 2.2.2 词性标注 | 第22-23页 |
| 2.2.3 句法分析 | 第23页 |
| 2.3 语言技术平台 | 第23-24页 |
| 2.4 Word2Vec | 第24-26页 |
| 2.4.1 词向量 | 第24页 |
| 2.4.2 Word2Vec介绍 | 第24-26页 |
| 2.5 WordNet | 第26-27页 |
| 2.6 实验性能评价标准 | 第27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 基于领域相关性的产品特征抽取技术研究 | 第29-40页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 点对互信息 | 第30-31页 |
| 3.3 似然比技术 | 第31-32页 |
| 3.4 候选特征识别 | 第32-33页 |
| 3.4.1 名词短语的识别 | 第32页 |
| 3.4.2 候选特征抽取 | 第32-33页 |
| 3.5 产品特征筛选 | 第33-35页 |
| 3.6 实验与分析 | 第35-39页 |
| 3.6.1 实验数据及评价标准 | 第35-36页 |
| 3.6.2 基线方法 | 第36页 |
| 3.6.3 实验分析 | 第36-39页 |
| 3.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于标签传播的情感词典构建方法 | 第40-51页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 种子词的选取 | 第41-42页 |
| 4.3 利用Word2Vec抽取候选情感词 | 第42-43页 |
| 4.4 利用连词关系抽取候选情感词 | 第43-44页 |
| 4.5 利用标签传播算法构建情感词典 | 第44-47页 |
| 4.5.1 标签传播算法 | 第44-45页 |
| 4.5.2 情感词典的构建 | 第45-47页 |
| 4.6 实验与分析 | 第47-50页 |
| 4.6.1 实验数据及评价标准 | 第47页 |
| 4.6.2 基线方法 | 第47-48页 |
| 4.6.3 实验分析 | 第48-50页 |
| 4.7 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于产品评论的细粒度情感分析原型系统 | 第51-56页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 系统架构及开发环境 | 第51-52页 |
| 5.2.1 系统架构 | 第51-52页 |
| 5.2.2 开发环境 | 第52页 |
| 5.3 系统实现与展示 | 第52-55页 |
| 5.3.1 系统实现 | 第52-54页 |
| 5.3.2 系统展示 | 第54-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 全文总结 | 第56-57页 |
| 6.2 工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 | 第64页 |
