基于情感词词典的中文句子情感倾向分析
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·词语级情感倾向性分析 | 第12-14页 |
| ·句子级情感倾向性分析 | 第14-15页 |
| ·篇章级情感倾向性分析 | 第15-16页 |
| ·研究目标及主要内容 | 第16-18页 |
| ·课题研究中使用的资源及其介绍 | 第18-19页 |
| ·论文的组织结构 | 第19-20页 |
| 第二章 句子的情感倾向性分析 | 第20-30页 |
| ·情感倾向性分类的任务 | 第20页 |
| ·常用算法介绍 | 第20-26页 |
| ·支持向量机(SVM)介绍 | 第20-23页 |
| ·TSVM | 第23-25页 |
| ·常用特征抽取算法的介绍 | 第25-26页 |
| ·基于SVM及TSVM算法的情感倾向分析 | 第26-27页 |
| ·现有算法的不足及相关算法的对比 | 第27-28页 |
| ·基于SVM算法的不足 | 第27-28页 |
| ·基于情感词词典的一般算法 | 第28页 |
| ·实验数据及分析 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 情感词的置信度研究 | 第30-36页 |
| ·情感词词典的介绍 | 第30-31页 |
| ·基于情感词置信度的情感词词典拆分 | 第31-34页 |
| ·情感词置信度的计算 | 第31-33页 |
| ·情感词词典的拆分 | 第33-34页 |
| ·实验及结果分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 规则集对分类算法影响的研究 | 第36-42页 |
| ·规则集建立的目的和必要性 | 第36页 |
| ·规则抽取算法 | 第36-40页 |
| ·一般的规则抽取算法 | 第36-37页 |
| ·本文改进的规则抽取算法 | 第37-40页 |
| ·实验及结果分析 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 多层次情感倾向分析系统 | 第42-53页 |
| ·系统总体结构介绍 | 第42-43页 |
| ·中性、极性情感倾向性分析系统 | 第43-46页 |
| ·褒、贬情感倾向性分析系统 | 第46-50页 |
| ·褒贬情感倾向性分析系统总体介绍 | 第46-47页 |
| ·处理上下文关系 | 第47-48页 |
| ·基于DIC1的情感倾向分析 | 第48页 |
| ·基于DIC2的情感倾向性分析 | 第48-49页 |
| ·基于规则集的情感倾向性分析 | 第49页 |
| ·基于TSVM的情感倾向性分析 | 第49-50页 |
| ·实验结果及其分析 | 第50-52页 |
| ·中性、极性结果及分析 | 第50-51页 |
| ·褒贬二分类结果及其分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文研究工作总结 | 第53-54页 |
| ·未来工作展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65页 |
