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一种基于特征与极性映射方法的观点分析系统的研究与设计

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-15页
   ·研究背景第11-12页
   ·研究现状分析及研究中存在的问题第12-14页
   ·本文研究内容与研究意义第14-15页
第2章 观点分析模型概述及本文研究基础第15-21页
   ·观点分析模型概述第15页
   ·基于极性词汇分布的观点分析模型第15-16页
   ·基于极性词汇得分计算方法的观点分析模型第16-18页
   ·基于特征与极性映射方法的观点分析模型第18-19页
   ·几种模型的比较及模型的选取第19页
 本章小结第19-21页
第3章 总体设计第21-29页
   ·系统分析及方案选取第21-23页
     ·基于特征与极性映射观点分析系统的执行流程第21页
     ·特征抽取方法的分析及方案的选取第21-22页
     ·文本分割方法的分析及方案的选取第22-23页
     ·极性判别方法的分析及方案的选取第23页
   ·工作描述与挑战第23-26页
   ·总体设计第26-27页
     ·观点分析系统的主要功能模块划分第26页
     ·复合特征抽取模块的功能描述第26页
     ·基于特征的文本分割模块的功能描述第26-27页
     ·极性抽取与判别模块的功能描述第27页
 本章小结第27-29页
第4章 复合特征抽取模块的研究与设计第29-53页
   ·本章完成的主要工作描述第29页
   ·信息抽取方法在观点分析领域中的应用介绍第29-30页
   ·观点分析中针对特定领域特征抽取方法的研究与应用第30-42页
     ·粗粒度特征抽取方法的研究与应用第30-38页
     ·特征相关词语即细粒度特征抽取方法的研究与应用第38-42页
   ·特征相关词语歧义性的研究和新歧义度算法的提出与设计第42-50页
     ·前人提出歧义度计算方法的研究第42页
     ·一种新歧义度计算方法的提出与具体设计第42-50页
   ·特征相关词语得分计算方法的重定义和具体描述第50-51页
     ·前人研究中特征相关词语得分计算方法的介绍和存在的问题第50-51页
     ·本文对特征相关词语得分计算公式的重新定义第51页
 本章小结第51-53页
第5章 基于特征的文本分割模块的研究与设计第53-65页
   ·本章完成的主要工作描述第53页
   ·文本结构特点和文本类型特点的分析第53-54页
   ·针对观点分析领域的文本分割算法的研究与设计第54-59页
     ·文本分割方法原理的阐述第54页
     ·段落粒度文本分割方法的分析与研究第54-57页
     ·句子粒度文本分割方法的分析与研究第57-59页
   ·基于特征的文本分割方法LSMAS方法的提出与详细设计第59-64页
     ·观点分析领域中文本分割方法应用存在的问题第59页
     ·LSMAS方法的提出及算法的描述第59-60页
     ·LSMAS方法的具体执行过程第60-64页
 本章小结第64-65页
第6章 极性抽取与判别模块的研究与设计第65-75页
   ·本章完成的主要工作描述第65页
   ·通用极性词典在观点分析的特定领域中应用的问题第65-66页
   ·极性词典建立方法的研究与设计第66-71页
     ·极性词典建立方法的流程描述第66页
     ·极性形容词抽取方法的研究与设计第66-69页
     ·主观性词语抽取方法的研究与设计第69-71页
   ·极性判别方法的研究与极性冲突问题的解决第71-73页
     ·极性判别方法应用与极性冲突的解决第71-72页
     ·迭代再训练过程第72-73页
   ·建立特征与极性的映射关系第73-74页
 本章小结第74-75页
第7章 试验评估第75-83页
   ·数据集的准备工作第75页
   ·特征词语或短语的学习过程与结果的评估第75-77页
   ·复合特征句子分割试验结果的评估第77-78页
   ·“区域”中的特征识别试验结果的评估第78-80页
   ·“区域”的极性分析试验结果的评估第80-83页
第8章 总结与下一阶段的研究工作第83-85页
参考文献第85-89页
致谢第89页

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