| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·论文的组织 | 第10-11页 |
| 2 问答系统相关技术 | 第11-25页 |
| ·问答系统的通用体系结构 | 第12-16页 |
| ·问题分析模块 | 第14-15页 |
| ·信息检索模块 | 第15页 |
| ·答案抽取模块 | 第15-16页 |
| ·信息检索技术 | 第16-19页 |
| ·布尔模型 | 第16-17页 |
| ·概率模型 | 第17-18页 |
| ·向量空间模型 | 第18-19页 |
| ·句子相似度计算 | 第19-21页 |
| ·基于分解的向量空间模型句子相似度计算方法 | 第19-20页 |
| ·基于依存的句子相似度计算方法 | 第20页 |
| ·基于编辑距离的句子相似度计算方法 | 第20-21页 |
| ·问答系统的评测方法 | 第21-25页 |
| ·TREC评测方法 | 第22-23页 |
| ·基于阅读量的评测方法 | 第23-24页 |
| ·模块化的评测方法 | 第24-25页 |
| 3 情感计算相关资源及技术 | 第25-31页 |
| ·情感资源 | 第25-27页 |
| ·知网的情感分析用词语集 | 第25-26页 |
| ·信息检索实验室的情感词汇本体 | 第26-27页 |
| ·情感计算模型 | 第27-31页 |
| ·关键词统计方法 | 第28页 |
| ·基于语义特征的情感分析 | 第28页 |
| ·条件随机域 | 第28-31页 |
| 4 情感问答研究框架及所用策略 | 第31-43页 |
| ·情感问答研究框架 | 第32-33页 |
| ·情感问题获取与划分 | 第33-34页 |
| ·中文情感问题获取 | 第33页 |
| ·情感问题类型的划分 | 第33-34页 |
| ·情感问题的自动分类策略 | 第34-40页 |
| ·事实与情感问题分类 | 第34-35页 |
| ·基于SVM的情感问题分类策略 | 第35-37页 |
| ·基于Chunk-CRF模型与规则相结合的情感问题分类策略 | 第37-40页 |
| ·答案抽取 | 第40-43页 |
| ·答案抽取策略 | 第40-41页 |
| ·FAQ模块 | 第41-43页 |
| 5 情感问答实验与分析 | 第43-48页 |
| ·情感问题分类 | 第43-44页 |
| ·SVM分类实验 | 第43-44页 |
| ·Chunk-CRF模型结合规则的分类实验 | 第44页 |
| ·答案抽取 | 第44-48页 |
| ·答案抽取实验及分析 | 第44-45页 |
| ·答案表示形式 | 第45-48页 |
| 结论 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |