面向网络评论信息的文本情感倾向性分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 2 文本情感倾向性分析相关技术 | 第15-24页 |
| 2.1 分词 | 第15-16页 |
| 2.2 情感词典 | 第16-17页 |
| 2.3 特征提取 | 第17-19页 |
| 2.4 机器学习分类算法 | 第19-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 基于语义的倾向性计算与特征选择 | 第24-34页 |
| 3.1 基于语义的情感倾向性计算 | 第24-29页 |
| 3.2 基于语义的特征选择算法 | 第29-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 面向网络评论的情感倾向性分析系统的设计与实现 | 第34-40页 |
| 4.1 系统设计 | 第34-35页 |
| 4.2 预处理模块 | 第35-37页 |
| 4.3 评价单元识别模块 | 第37页 |
| 4.4 计算公式分析文本情感倾向性模块 | 第37-38页 |
| 4.5 基于语义的特征选择模块 | 第38页 |
| 4.6 机器学习模块 | 第38-39页 |
| 4.7 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 实验与分析 | 第40-50页 |
| 5.1 实验环境 | 第40页 |
| 5.2 实验目标 | 第40页 |
| 5.3 实验数据集 | 第40页 |
| 5.4 实验过程与实验结果分析 | 第40-49页 |
| 5.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 6 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 论文总结 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录 攻读学位期间参与的科研项目 | 第57页 |
