情感组块与机器学习相结合的文本倾向性分析
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外的研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文的研究工作 | 第15页 |
| ·本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 基于机器学习的文本主题分类 | 第17-32页 |
| ·机器学习概述 | 第17页 |
| ·文本分类简介 | 第17-18页 |
| ·文本主题分类厅法 | 第18-29页 |
| ·文本的预处理 | 第19-20页 |
| ·文本表示 | 第20-23页 |
| ·特征降维 | 第23-26页 |
| ·分类模型 | 第26-28页 |
| ·性能评估指标 | 第28-29页 |
| ·实验及结果分析 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于机器学习的文本情感分类 | 第32-45页 |
| ·文本情感分类简介 | 第32页 |
| ·文本情感分类方法 | 第32-42页 |
| ·网络文本的预处理 | 第33-35页 |
| ·向量空间模型 | 第35页 |
| ·SVM分类器 | 第35-42页 |
| ·文本的情感分类过程 | 第42页 |
| ·实验及结果分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 情感组块与机器学习相结合的情感分类 | 第45-55页 |
| ·主观性文本的抽取 | 第45-48页 |
| ·主观句的抽取 | 第45-46页 |
| ·领域情感词典的建立 | 第46-48页 |
| ·情感组块简介 | 第48-51页 |
| ·中文文本组块 | 第48-50页 |
| ·中文情感组块 | 第50-51页 |
| ·实验及结果分析 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 网络评论文本倾向性分析系统的设计与实现 | 第55-63页 |
| ·系统结构模型及总体设计 | 第55-56页 |
| ·系统模块和功能 | 第56-60页 |
| ·预处理模块 | 第57-58页 |
| ·特征提取模块 | 第58页 |
| ·分类器模块 | 第58-59页 |
| ·性能评估模块 | 第59页 |
| ·系统界面 | 第59-60页 |
| ·测试及结果分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
