基于特征的中文在线评论观点挖掘系统的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-21页 |
| 1.2.1 文档级别情感分类 | 第13页 |
| 1.2.2 句子级别情感分类 | 第13-14页 |
| 1.2.3 特征级别观点挖掘 | 第14-21页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第21页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第21-23页 |
| 第二章 中文在线评论观点挖掘的相关基础工作 | 第23-27页 |
| 2.1 评论获取 | 第23页 |
| 2.2 评论预处理 | 第23-24页 |
| 2.3 观点挖掘系统整体框架 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于依存句法分析的显式特征提取和聚类 | 第27-37页 |
| 3.1 基于依存句法分析的显式特征提取 | 第27-31页 |
| 3.1.1 依存句法分析介绍 | 第27-29页 |
| 3.1.2 显式特征提取规则 | 第29-30页 |
| 3.1.3 剪枝过滤策略 | 第30-31页 |
| 3.1.4 特征观点对共现矩阵 | 第31页 |
| 3.2 特征聚类 | 第31-34页 |
| 3.2.1 相似度计算 | 第32-33页 |
| 3.2.2 特征聚类算法 | 第33-34页 |
| 3.3 实验与分析 | 第34-36页 |
| 3.3.1 实验数据与评价标准 | 第34-35页 |
| 3.3.2 结果与分析 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 结合上下文和两类观点词的隐式特征提取 | 第37-44页 |
| 4.1 隐式特征相关概念 | 第37-38页 |
| 4.2 特征上下文共现矩阵构建 | 第38-39页 |
| 4.3 隐式特征提取方法 | 第39-40页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第40-43页 |
| 4.4.1 实验数据与评价标准 | 第40页 |
| 4.4.2 对比实验介绍 | 第40-41页 |
| 4.4.3 结果与分析 | 第41-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 特征级别观点挖掘系统的实现 | 第44-49页 |
| 5.1 特征级别的观点总结 | 第44-45页 |
| 5.1.1 特征观点对总结 | 第44页 |
| 5.1.2 特征情感倾向值计算 | 第44-45页 |
| 5.2 观点挖掘系统的实现 | 第45-48页 |
| 5.2.1 系统的功能介绍 | 第45页 |
| 5.2.2 系统实现环境 | 第45页 |
| 5.2.3 系统展示 | 第45-48页 |
| 5.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第55页 |
