互联网舆情分析关键技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·舆情相关理论研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究的目的与意义 | 第13-14页 |
| ·论文的主要内容 | 第14-16页 |
| ·论文的章节组织 | 第15-16页 |
| 第2章 互联网舆情分析理论 | 第16-20页 |
| ·网络舆情基本概念 | 第16页 |
| ·网络舆情特点 | 第16-18页 |
| ·舆情分析系统功能 | 第18页 |
| ·舆情分析的作用 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 基于隐马尔科夫模型的语义倾向性分析理论 | 第20-34页 |
| ·文本语义倾向性理论 | 第20页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第20-27页 |
| ·隐马尔科夫模型的由来 | 第20页 |
| ·Markov过程和Markov链 | 第20-21页 |
| ·HMM的基本概念 | 第21-23页 |
| ·HMM的三个问题及典型算法 | 第23-27页 |
| ·文本语义倾向性分析技术 | 第27-30页 |
| ·基于HMM文本语义倾向性分析技术 | 第30-33页 |
| ·建立HMM初始参数 | 第31页 |
| ·语义倾向识别 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 互联网舆情分析系统设计 | 第34-59页 |
| ·相关工具介绍 | 第34-43页 |
| ·网页抓取工具-Heritrix | 第34-36页 |
| ·网页解析工具-HtmlParser | 第36-39页 |
| ·中文分词系统-ICTCLAS4J | 第39-40页 |
| ·建模工具-Jahmm | 第40-43页 |
| ·系统整体设计 | 第43-57页 |
| ·语料采集模块设计 | 第45-51页 |
| ·构建模型模块设计 | 第51-55页 |
| ·语义识别模块设计 | 第55-57页 |
| ·实验与分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·论文总结 | 第59-60页 |
| ·研究展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文情况 | 第65-66页 |
| 附录A | 第66-68页 |
