基于微博平台的产品评论情感分类研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 微博情感分类研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 产品评论情感分类研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3 主要研究内容与组织结构 | 第16-18页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 文本情感分析相关知识介绍 | 第18-29页 |
| 2.1 文本情感分析的过程 | 第18-19页 |
| 2.2 微博产品评论 | 第19-23页 |
| 2.2.1 微博文本 | 第19-20页 |
| 2.2.2 产品评论 | 第20-21页 |
| 2.2.3 微博产品评论 | 第21-23页 |
| 2.3 文本预处理 | 第23-25页 |
| 2.3.1 文本分句 | 第23-24页 |
| 2.3.2 中文分词和词性标注 | 第24-25页 |
| 2.4 情感词典研究综述 | 第25-27页 |
| 2.5 评价指标 | 第27-28页 |
| 2.6 小结 | 第28-29页 |
| 第3章 微博产品评论情感分类方法 | 第29-44页 |
| 3.1 方法概述 | 第29-30页 |
| 3.2 基于ICTCLAS平台的新词发现 | 第30-31页 |
| 3.3 基于词性规则的评价搭配的识别 | 第31-35页 |
| 3.3.1 基于情感词典的评价词的识别 | 第32-33页 |
| 3.3.2 基于词性规则的评价搭配的识别 | 第33-35页 |
| 3.4 产品评论及其评价搭配的情感计算 | 第35-38页 |
| 3.4.1 基于副词的情感组合的提取 | 第35-37页 |
| 3.4.2 情感值计算 | 第37-38页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第38-43页 |
| 3.5.1 数据准备 | 第38-39页 |
| 3.5.2 实验结果及分析 | 第39-43页 |
| 3.6 小结 | 第43-44页 |
| 第4章 用户观点分析 | 第44-58页 |
| 4.1 用户观点分析概述 | 第44-45页 |
| 4.2 产品属性认可度分析 | 第45-49页 |
| 4.2.1 属性认可度分析 | 第45-46页 |
| 4.2.2 实验结果及分析 | 第46-49页 |
| 4.3 基于层次分析法的产品评价分析 | 第49-57页 |
| 4.3.1 层次分析法 | 第49-51页 |
| 4.3.2 选择层次分析法的原因 | 第51-52页 |
| 4.3.3 模型构建 | 第52-55页 |
| 4.3.4 模型的应用及分析 | 第55-57页 |
| 4.4 小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 结论 | 第58页 |
| 5.2 后续研究工作展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第64页 |
| 在学期间参与的科研项目 | 第64页 |
