| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第17-29页 |
| 2.1 中文文本预处理技术 | 第17-18页 |
| 2.2 文本处理模型 | 第18-21页 |
| 2.2.1 隐含语义索引 | 第18-19页 |
| 2.2.2 概率潜在语义分析模型 | 第19-20页 |
| 2.2.3 LDA主题模型 | 第20-21页 |
| 2.3 语义分析 | 第21-24页 |
| 2.3.1 基于知识的词汇语义分析 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于统计的词汇语义分析 | 第23-24页 |
| 2.4 情感分析 | 第24-28页 |
| 2.4.1 基于情感词典的情感分析 | 第24-26页 |
| 2.4.2 基于机器学习的情感分析 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 融合语义情感关系的SE-TextRank情感摘要方法 | 第29-43页 |
| 3.1 情感摘要方法抽取流程 | 第29-30页 |
| 3.2 LDA主题抽取 | 第30-32页 |
| 3.3 主题句子关联分组及特征融合 | 第32-34页 |
| 3.4 语义相似度计算 | 第34-35页 |
| 3.5 情感相似度计算 | 第35-39页 |
| 3.5.1 情感词典 | 第35-36页 |
| 3.5.2 情感义原构建及相似度计算 | 第36-39页 |
| 3.6 基于SE-TextRank的文本情感排序算法 | 第39-42页 |
| 3.6.1 TextRank文本排序算法介绍 | 第39-40页 |
| 3.6.2 融合语义情感的改进TextRank算法 | 第40-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 模型验证与结果分析 | 第43-49页 |
| 4.1 实验数据与评价指标 | 第43-44页 |
| 4.2 实验设置 | 第44-48页 |
| 4.2.1 主题提取实验 | 第44-45页 |
| 4.2.2 关键词提取实验 | 第45-46页 |
| 4.2.3 多特征融合实验 | 第46-47页 |
| 4.2.4 情感语义融合实验 | 第47页 |
| 4.2.5 对比实验 | 第47-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 本文总结 | 第49-50页 |
| 5.2 工作展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 作者攻读学位期间的科研成果 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
