中文评论短文本的评价对象抽取研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-18页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第15-17页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第17-18页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第18-20页 |
| 1.2.1 评价词语抽取的国内外研究现状 | 第18页 |
| 1.2.2 评价对象抽取的国内外研究现状 | 第18-20页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第20-21页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 评价对象抽取 | 第22-31页 |
| 2.1 中文评论短文本的评价对象 | 第22-24页 |
| 2.1.1 评价对象的概念 | 第22页 |
| 2.1.2 评价对象的重要性 | 第22-23页 |
| 2.1.3 中文评价对象的复杂性 | 第23-24页 |
| 2.2 评价对象抽取的主流方法 | 第24-27页 |
| 2.2.1 基于启发式规则的评价对象抽取 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于机器学习的评价对象抽取 | 第25-26页 |
| 2.2.3 基于支持向量机的评价对象抽取 | 第26-27页 |
| 2.3 中文评论短文本的预处理 | 第27-30页 |
| 2.3.1 LTP平台 | 第27-28页 |
| 2.3.2 词性标注 | 第28-29页 |
| 2.3.3 依存句法分析 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于频繁树模式的评价对象抽取 | 第31-46页 |
| 3.1 频繁子树模式 | 第31-34页 |
| 3.1.1 依存关系树 | 第31-32页 |
| 3.1.2 频繁子树模式 | 第32-34页 |
| 3.2 FTTBL算法主体流程 | 第34页 |
| 3.3 基于频繁子树模式的评价对象标注 | 第34-36页 |
| 3.4 基于转换的频繁树模式有序规则集训练 | 第36-41页 |
| 3.4.1 错误驱动学习算法简介 | 第36-37页 |
| 3.4.2 有序规则集训练方法的主要步骤 | 第37页 |
| 3.4.3 基于转换的频繁树模式初始规则集挖掘 | 第37-39页 |
| 3.4.4 基于转换的频繁树模式有序规则集生成 | 第39-41页 |
| 3.5 基于频繁树模式有序规则集的评价对象抽取 | 第41页 |
| 3.6 实验结果及分析 | 第41-45页 |
| 3.6.1 实验数据集和评价方法 | 第41页 |
| 3.6.2 结果和分析 | 第41-45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 FTTBL算法优化问题 | 第46-55页 |
| 4.1 FTTBL算法的时间复杂度问题 | 第46-47页 |
| 4.2 FTTBL算法的优化方向 | 第47页 |
| 4.3 初始规则挖掘阶段的优化 | 第47-49页 |
| 4.3.1 相关研究 | 第47页 |
| 4.3.2 初始规则集的精简策略 | 第47-49页 |
| 4.4 有序规则生成阶段的优化 | 第49-52页 |
| 4.4.1 相关研究 | 第49页 |
| 4.4.2 有序规则快速生成策略 | 第49-52页 |
| 4.5 F-FTTBL算法步骤 | 第52页 |
| 4.6 实验结果及分析 | 第52-54页 |
| 4.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结和展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第61-62页 |
