中文网络评论的产品特征提取及其情感倾向判定
| 摘要 | 第1-6页 |
| abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-15页 |
| ·特征挖掘研究现状 | 第12-13页 |
| ·观点挖掘研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·文章结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 评论挖掘介绍 | 第18-30页 |
| ·评论挖掘概述 | 第18-20页 |
| ·评论挖掘概念 | 第18-19页 |
| ·评论挖掘分类 | 第19-20页 |
| ·评论挖掘的一般过程 | 第20页 |
| ·评论文本预处理 | 第20-21页 |
| ·产品特征提取 | 第21-23页 |
| ·文本模式算法 | 第22页 |
| ·Apriori算法 | 第22-23页 |
| ·观点词的提取及其极性值计算 | 第23-26页 |
| ·基于HowNet的观点词极性计算方法 | 第24-25页 |
| ·基于PMI的观点词极性计算方法 | 第25-26页 |
| ·评论文本观点挖掘 | 第26-30页 |
| ·评论语句级别的观点挖掘 | 第27-28页 |
| ·产品特征级别的观点挖掘 | 第28-30页 |
| 第3章 产品特征提取及其情感倾向的判定 | 第30-44页 |
| ·评论文本挖掘总体架构 | 第30-31页 |
| ·评论文本采集 | 第31-32页 |
| ·评论文本预处理 | 第32-35页 |
| ·文本切分 | 第32-33页 |
| ·文本分词与词性标注 | 第33页 |
| ·语言学特征处理 | 第33-35页 |
| ·产品特征提取 | 第35-37页 |
| ·判定用户对产品特征的情感倾向 | 第37-44页 |
| ·观点词的褒贬程度计算 | 第37-38页 |
| ·用户对产品特征的情感倾向值计算 | 第38-44页 |
| 第4章 实验数据分析 | 第44-48页 |
| ·数据来源 | 第44页 |
| ·实验结果分析 | 第44-48页 |
| ·特征提取结果分析 | 第44-46页 |
| ·用户对特征的情感倾向结果分析 | 第46-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 | 第54-56页 |
| 产品特征及关注值(阈值=3) | 第54页 |
| 用户对产品特征的情感倾向值(阈值=3) | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的其他研究成果 | 第58页 |
