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中文产品评论的意见挖掘研究

致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-11页
1 绪论第11-19页
   ·研究背景第11-12页
   ·选题意义第12-13页
   ·研究现状第13-18页
     ·文本情感分类研究现状第13-14页
     ·词的极性分类研究现状第14-16页
     ·产品特征抽取研究现状第16-17页
     ·产品评论挖掘系统构建研究现状第17-18页
   ·论文主要工作第18页
   ·论文组织结构第18-19页
2 文本分类相关基础理论第19-27页
   ·文本表示第19页
   ·特征权重计算第19-21页
   ·文本分类算法第21-24页
     ·朴素贝叶斯第21-22页
     ·最大熵第22-23页
     ·支持向量机第23-24页
   ·文本分类性能评价第24-26页
     ·查全率、查准率和F-测度值第24-25页
     ·宏平均和微平均第25-26页
   ·本章小结第26-27页
3 产品评论整体褒贬分类研究第27-46页
   ·整体设计第27-28页
   ·产品评论褒贬分类实验第28-31页
     ·文本预处理第28-29页
     ·特征向量抽取及权重计算第29-31页
     ·特征选择第31页
     ·分类算法选择第31页
   ·产品评论语料库的构建第31-34页
   ·基于N-Gram的特征提取分类实验结果第34-38页
     ·基于词的unigram和bigram第34-36页
     ·基于字的unigram,bigram和trigram第36-37页
     ·实验结论第37-38页
   ·基于Suffix Tree特征抽取的褒贬义分类第38-45页
     ·Suffix Tree介绍第38-40页
     ·关键子串组的特征提取和算法实现第40-42页
     ·基于Suffix Tree的特征提取分类实验结果第42-45页
     ·实验结论第45页
   ·本章小结第45-46页
4 产品评论细颗粒意见挖掘研究第46-66页
   ·研究目标第46页
   ·整体设计第46-47页
   ·产品特征库的构建第47-51页
     ·从产品规格说明书提取特征第48-49页
     ·从产品评论中提取特征第49-51页
   ·中文极性词典构建第51-56页
     ·极性词典构建第52-53页
     ·极性修饰词典构建第53-54页
     ·产品特征相关极性词典构建第54-56页
   ·中文产品评论语言特点分析第56-58页
     ·中文句子分析第56-57页
     ·产品评论特点分析第57-58页
   ·基于依存句法的意见挖掘第58-61页
     ·句法分析器第58-60页
     ·SBV极性传递算法第60-61页
   ·基于关键字匹配的意见挖掘第61-63页
   ·意见挖掘实验第63-65页
     ·测试语料第63-64页
     ·实验结果和分析第64-65页
   ·本章小结第65-66页
5 产品评论意见挖掘系统设计与实现第66-78页
   ·系统整体设计第66页
   ·系统开发环境第66-67页
   ·可视化界面生成第67页
   ·产品特征库和极性词典的管理第67-69页
     ·产品特征库维护第67-68页
     ·极性词库维护第68-69页
   ·评论页面下载与内容提取第69-73页
     ·评论的页面下载第69-70页
     ·评论内容抽取第70-73页
   ·评论意见挖掘第73-74页
     ·整体褒贬分类第73-74页
     ·细颗粒评论分析第74页
   ·评论意见查询第74-77页
     ·产品意见查询第75-76页
     ·产品意见比较查询第76-77页
     ·文本评论分析查询第77页
   ·本章小结第77-78页
6 总结第78-81页
   ·研究工作总结第78-79页
   ·进一步工作第79-81页
参考文献第81-85页
作者简历第85-89页
学位论文数据集第89页

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