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面向评价对象的商品评论情感倾向性分析研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-6页
目录第6-8页
第1章 绪论第8-20页
   ·本文研究背景和意义第8-10页
   ·本文相关研究综述第10-17页
     ·评价对象的抽取第10-12页
     ·评价词语的抽取第12-14页
     ·评价搭配的抽取第14-15页
     ·情感倾向性分析第15-17页
   ·主要研究内容及组织结构第17-18页
   ·本章小结第18-20页
第2章 文本情感倾向性分析技术基础第20-30页
   ·文本情感分类的一般过程第20-21页
   ·文本预处理第21-22页
     ·文本分段和分句第21页
     ·文本分词和词性标注第21-22页
     ·停用词过滤第22页
   ·文本表示技术第22-24页
     ·向量空间模型第23页
     ·布尔模型第23-24页
     ·概率模型第24页
   ·文本特征选取方法第24-27页
     ·信息增益法第25-26页
     ·互信息第26页
     ·χ~2统计第26-27页
   ·文本情感分类器第27-29页
     ·朴素贝叶斯分类器第27页
     ·支持向量机分类器第27-28页
     ·K-最邻近法第28-29页
   ·本章小结第29-30页
第3章 基于CRF模型半监督学习方法的评价搭配抽取第30-40页
   ·评价搭配概述第30-31页
   ·条件随机场模型第31-33页
     ·CRFs模型的基本思想第31-32页
     ·CRFs的参数估计第32-33页
   ·基于CRFs模型的评价搭配抽取第33-39页
     ·评价对象抽取第33-36页
     ·评价词抽取第36-38页
     ·评价对象和评价词搭配关系抽取第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第4章 基于评价单元的特征本体构建第40-52页
   ·本体概述第40-45页
     ·本体定义及构成第40-42页
     ·本体描述语言第42-43页
     ·本体构建编辑工具第43-45页
   ·基于评价单元的特征本体构建第45-49页
     ·特征属性词抽取算法第45-46页
     ·本体层次关系的确定第46-49页
   ·基于特征本体的评价词添加第49-51页
   ·本章小结第51-52页
第5章 基于情感词汇集的文本情感倾向性分析第52-60页
   ·面向评价对象的商品评论情感倾向性分析模型框架第52-53页
   ·情感词汇集的构建第53-57页
     ·基于《知网》的评价词和情感词构建第53-56页
     ·转义词典构建第56-57页
     ·特征描述词典构建第57页
     ·情感倾向性分析第57-59页
   ·本章小结第59-60页
第6章 实验与结果分析第60-70页
   ·实验语料的获取与预处理第60-61页
     ·语料的选取第60-61页
     ·语料的分词第61页
   ·实验评价标准第61-63页
     ·准确率和召回率第62-63页
     ·测量第63页
   ·评价对象、评价词及评价搭配抽取实验第63-66页
     ·实验准备第63-64页
     ·实验结果与分析第64-66页
   ·基于情感词汇集的情感倾向性判断实验第66-69页
     ·实验准备第66-67页
     ·实验结果与分析第67-69页
   ·本章小结第69-70页
第7章 总结与展望第70-72页
   ·本文主要工作第70-71页
   ·需要进一步研究工作第71-72页
参考文献第72-77页
附录1 攻读硕士期间发表的论文第77页
附录2 攻读硕士期间参与的课题与项目第77-78页
致谢第78-79页

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