基于情绪特征的中文微博用户性别识别
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的工作 | 第14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 微博用户性别识别综述 | 第16-23页 |
| 2.1 社交媒体用户性别识别研究 | 第16-19页 |
| 2.1.1 英文社交媒体用户性别识别研究 | 第16-18页 |
| 2.1.2 中文微博用户性别识别研究 | 第18-19页 |
| 2.2 微博情绪识别研究 | 第19-20页 |
| 2.3 性别情绪差异及其在博客性别识别中的应用 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 中文微博情绪识别 | 第23-43页 |
| 3.1 表情符号分析及其在微博情绪识别中的应用 | 第23-36页 |
| 3.1.1 表情符号在情绪识别方面的相关研究 | 第24页 |
| 3.1.2 表情符号的使用情况和分布特点 | 第24-26页 |
| 3.1.3 表情符号对Ekman六类情绪的表达 | 第26-32页 |
| 3.1.4 利用表情符情绪向量识别微博情绪 | 第32-36页 |
| 3.2 多层次中文微博情绪识别 | 第36-42页 |
| 3.2.1 层次型分类方法的相关研究 | 第36-37页 |
| 3.2.2 多层次微博情绪识别方法 | 第37-40页 |
| 3.2.3 实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 3.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于情绪特征的中文微博用户性别识别 | 第43-56页 |
| 4.1 用户性别识别的情绪特征 | 第44-47页 |
| 4.1.1 Ekman情绪特征 | 第44页 |
| 4.1.2 EmotionWord特征 | 第44-45页 |
| 4.1.3 EmotionStyle特征 | 第45-47页 |
| 4.2 基于情绪特征的微博用户性别识别 | 第47-51页 |
| 4.2.1 识别方法介绍 | 第47-48页 |
| 4.2.2 微博用户性别识别预测特征 | 第48-51页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第51-54页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第51页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第51-52页 |
| 4.3.3 实验结果与分析 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 基于性别倾向性词典的微博用户性别识别 | 第56-63页 |
| 5.1 微博中词汇的性别倾向性 | 第56-58页 |
| 5.2 构建性别倾向性词典 | 第58-60页 |
| 5.2.1 语料库 | 第58页 |
| 5.2.2 构建性别倾向性词典 | 第58-60页 |
| 5.3 实验及结果分析 | 第60-62页 |
| 5.3.1 实验数据 | 第60-61页 |
| 5.3.2 实验性能评价标准 | 第61页 |
| 5.3.4 基于性别倾向性词典的微博用户性别识别 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 在学期间的研究成果及发表的论文 | 第70页 |
