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面向中文微博的观点挖掘与倾向性分析研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第13-28页
    1.1 课题背景和研究意义第13-17页
        1.1.1 课题背景第13-15页
        1.1.2 课题研究意义第15-17页
    1.2 国内外研究现状及分析第17-24页
        1.2.1 情感词典与情感语料库第18-20页
        1.2.2 观点信息抽取第20-21页
        1.2.3 观点倾向性分析第21-22页
        1.2.4 观点检索第22-23页
        1.2.5 存在问题和不足第23-24页
    1.3 本文的主要研究内容和创新点第24-26页
    1.4 论文组织结构第26-28页
第2章 基于情感词典的情感强度量化计算第28-44页
    2.1 引言第28-29页
    2.2 情感词典构建第29-36页
        2.2.1 基础情感词典第30-31页
        2.2.2 网络用语情感词典第31-33页
        2.2.3 情感词典扩展第33-36页
    2.3 情感词情感强度量化计算第36-40页
        2.3.1 基于正态分布的基础情感词情感强度量化计算第38-39页
        2.3.2 基于组词分类的复合情感词情感强度量化计算第39-40页
    2.4 实验结果及分析第40-43页
        2.4.1 基于正态分布的基础情感词情感强度量化计算实验第40-42页
        2.4.2 基于组词分类的复合情感词情感强度量化计算实验第42-43页
    2.5 本章小结第43-44页
第3章 基于多特征的序列化评价搭配联合抽取第44-65页
    3.1 引言第44-45页
    3.2 条件随机场模型第45-49页
        3.2.1 条件随机场原理第45-47页
        3.2.2 特征模板设计与实现第47-49页
    3.3 基于多特征的评价搭配联合抽取第49-55页
        3.3.1 词法特征抽取第50-51页
        3.3.2 句法特征抽取第51-52页
        3.3.3 语义特征抽取第52-54页
        3.3.4 相对位置特征第54页
        3.3.5 基于多特征的评价搭配联合抽取第54-55页
    3.4 基于转发关系的隐性评价搭配抽取第55-56页
    3.5 实验及其结果分析第56-63页
        3.5.1 数据集及人工标注第56-57页
        3.5.2 数据预处理第57-58页
        3.5.3 实验设置第58页
        3.5.4 标注集第58页
        3.5.5 评价指标第58-59页
        3.5.6 实验结果第59-63页
    3.6 本章小结第63-65页
第4章 多特征融合的微博观点倾向性判定第65-82页
    4.1 引言第65-66页
    4.2 情感符号库构建第66-68页
    4.3 基于情感搭配规则的观点倾向性判定第68-70页
    4.4 多特征融合的支持向量机观点倾向性判定第70-73页
        4.4.1 支持向量机第71-72页
        4.4.2 特征设计第72-73页
    4.5 基于转发关系的观点倾向性判定优化第73-74页
    4.6 实验结果及其分析第74-80页
        4.6.1 数据集预处理第74-75页
        4.6.2 实验设置第75页
        4.6.3 实验结果第75-80页
    4.7 本章小结第80-82页
第5章 面向中文微博的观点检索系统第82-95页
    5.1 引言第82-84页
    5.2 观点检索模型第84-86页
        5.2.1 主题相关性计算模型第84-85页
        5.2.2 观点相关性计算模型第85-86页
        5.2.3 主题与观点混合检索模型第86页
    5.3 系统架构及功能模块第86-91页
        5.3.1 数据采集及预处理模块第87-89页
        5.3.2 数据处理与分析模块第89-90页
        5.3.3 索引构建模块第90页
        5.3.4 查询处理模块第90页
        5.3.5 检索结果展示模块第90-91页
    5.4 系统实现第91-94页
        5.4.1 系统环境第91-92页
        5.4.2 观点检索系统实现第92-94页
    5.5 本章小结第94-95页
总结与展望第95-98页
参考文献第98-107页
附录第107-113页
攻读学位期间发表论文与研究成果清单第113-114页
攻读博士学位期间参与的科研项目第114-115页
致谢第115-116页
作者简介第116页

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