| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第8-9页 |
| ·新词的定义及分类 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·基于规则的新词发现方法 | 第10-11页 |
| ·词语情感倾向性分析 | 第11-14页 |
| ·规则和统计相结合的新词发现方法 | 第14-16页 |
| ·本文的内容组织 | 第16-18页 |
| 第2章 基于最大流最小割原理的迭代中文情感词挖掘研究 | 第18-30页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·相关模型 | 第19-21页 |
| ·最大熵模型 | 第19-20页 |
| ·最大流最小割原理 | 第20-21页 |
| ·基于最大流最小割的迭代中文情感词挖掘 | 第21-28页 |
| ·构建情感词典 | 第21-23页 |
| ·情感词分类 | 第23-24页 |
| ·构建词的加权无向图 | 第24-28页 |
| ·实验与分析 | 第28-29页 |
| ·数据 | 第28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于N 元递增分步算法的商品词发现 | 第30-37页 |
| ·商品词的概念 | 第30-31页 |
| ·商品词的特点 | 第30-31页 |
| ·商品词的作用 | 第31页 |
| ·商品词发现的任务 | 第31页 |
| ·商品词发现处理的数据 | 第31-32页 |
| ·商品词发现的方法 | 第32-35页 |
| ·商品词发现的方法概述 | 第33页 |
| ·日志的预处理 | 第33-34页 |
| ·候选词的挖掘 | 第34-35页 |
| ·结果评价 | 第35-36页 |
| ·评价方式 | 第35-36页 |
| ·评价结果 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 新词在WI 输入法中的应用 | 第37-47页 |
| ·iOS 系统介绍 | 第37-43页 |
| ·各个层的功能及其包含的组件和框架 | 第37-40页 |
| ·iOS 上开发软件的限制 | 第40-41页 |
| ·iOS 上应用程序开放环境介绍 | 第41-43页 |
| ·iOS 中文输入法开发的重点难点 | 第43-44页 |
| ·iOS 上两类输入法的区别 | 第43-44页 |
| ·iOS 中文输入法开发的难点 | 第44页 |
| ·iOS 中文输入法开发的重点 | 第44页 |
| ·新词在WI 输入法中的应用 | 第44-45页 |
| ·加入情感词对音字转换精度的影响 | 第45页 |
| ·加入商品词对音字转换精度的影响 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-53页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |