基于语义挖掘的论文题目与评语的分析与应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究的背景与意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 论文题目与评语的研究情况 | 第11-12页 |
| 1.2.2 基于语义挖掘的文本分类 | 第12页 |
| 1.2.3 情感分析与论文评语 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究对象 | 第13页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.3 研究方法 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 文本语义挖掘和分析方法概述 | 第16-21页 |
| 2.1 语义挖掘和分析概述 | 第16-17页 |
| 2.2 评论和评语的语义挖掘 | 第17页 |
| 2.3 文本信息的分类与分词 | 第17-19页 |
| 2.3.1 文本信息表示 | 第17-18页 |
| 2.3.2 中文分词 | 第18-19页 |
| 2.4 特征词提取 | 第19页 |
| 2.5 文本的情感倾向分析 | 第19页 |
| 2.6 本章小结 | 第19-21页 |
| 3 基于LDA模型的论文主题挖掘研究 | 第21-35页 |
| 3.1 论文题目语义分析简介及问题 | 第21-22页 |
| 3.2 基于语义挖掘的论文题目分析设计 | 第22-24页 |
| 3.3 对论文题目的关键词处理与特征分类 | 第24-30页 |
| 3.3.1 对论文题目的关键词等特征词分词 | 第24-26页 |
| 3.3.2 基于LDA的论文主题挖掘 | 第26-30页 |
| 3.4 论文主题的可视化与分析 | 第30-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于情感计算的论文评语极性挖掘 | 第35-46页 |
| 4.1 论文评语的情感特征分析 | 第35-37页 |
| 4.2 论文评语的情感分析与得分计算 | 第37-42页 |
| 4.2.1 情感分析的关键问题与基本思路 | 第37-38页 |
| 4.2.2 论文评语的情感极性计算方法 | 第38-42页 |
| 4.3 数据测试 | 第42-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于评语的论文评价分类研究 | 第46-52页 |
| 5.1 基于词特征的论文评价分类预测 | 第46-48页 |
| 5.2 基于情感分析的论文评价预测 | 第48-49页 |
| 5.3 论文评价分类预测的结果分析 | 第49-51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
