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面向论坛回帖的文本倾向性分析研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-8页
第一章 绪论第8-15页
   ·研究背景第8-9页
   ·研究难点第9-11页
     ·文本倾向性分析方面的研究难点第9-10页
     ·中文论坛的情感倾向性分析的研究难点第10-11页
   ·国内外研究现状第11-13页
   ·主要工作第13-14页
   ·本文组织结构第14页
   ·本章小结第14-15页
第二章 文本分类技术基础第15-32页
   ·文本分类系统概述第15-17页
   ·文本分类的数学模型第17-18页
   ·文本预处理第18-19页
   ·文本特征选取第19-22页
     ·文档频率法第19-20页
     ·信息增益法第20-21页
     ·χ~2统计量法第21-22页
     ·互信息法第22页
   ·文本特征权重计算第22-23页
   ·文本分类器第23-26页
     ·朴素贝叶斯分类器第23-25页
     ·基于支持向量机的分类器第25-26页
     ·k-最邻近法第26页
   ·文本分类评估第26-29页
   ·常用知识库第29-31页
     ·WordNet第29-30页
     ·知网第30-31页
     ·情感词典第31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 论坛回帖行文特征分析第32-38页
   ·论坛基本环境第32-33页
   ·网络语言特点第33-35页
   ·论坛回帖的特点第35-37页
   ·本章小结第37-38页
第四章 论坛回帖倾向性分析研究第38-60页
   ·论坛页面预处理第38-43页
     ·论坛页面源代码下载第39-40页
     ·多网页源代码合并第40-41页
     ·源代码中提取关键结构信息第41页
     ·建立楼层层次结构树第41-42页
     ·回帖信息链式存储第42-43页
   ·回帖倾向性值分析第43-59页
     ·论坛回帖文本预操作第45-48页
     ·长回帖文本分类第48-49页
     ·短回帖文本分类第49-59页
   ·回帖倾向性结果计算第59页
   ·本章小结第59-60页
第五章 系统与测试第60-67页
   ·程序系统演示第60-62页
   ·论坛代表性话题的倾向性统计第62-63页
   ·测试结果及分析第63-66页
     ·评价方法第63-64页
     ·结果分析第64-66页
   ·本章小结第66-67页
第六章 结论与展望第67-69页
   ·主要结论第67页
   ·研究展望第67-69页
参考文献第69-72页
致谢第72-73页
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文第73-75页

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