电商评论情感分析关键技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 课题研究现状与发展趋势 | 第9-15页 |
| 1.2.1 文本情感信息抽取 | 第10-11页 |
| 1.2.2 文本情感分析技术 | 第11-13页 |
| 1.2.3 文本情感分析粒度 | 第13-15页 |
| 1.3 电商评论特点研究 | 第15页 |
| 1.4 论文研究内容与组织结构 | 第15-18页 |
| 1.4.1 本文研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4.2 本文组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 文本情感分析的基础知识 | 第18-34页 |
| 2.1 文本表示 | 第18-19页 |
| 2.1.1 基于BOW模型 | 第18-19页 |
| 2.1.2 基于Word2Vec模型 | 第19页 |
| 2.2 分类器介绍 | 第19-23页 |
| 2.2.1 逻辑回归 | 第19-20页 |
| 2.2.2 朴素贝叶斯 | 第20-21页 |
| 2.2.3 支持向量机 | 第21-23页 |
| 2.3 特征工程 | 第23-28页 |
| 2.3.1 特征类型 | 第24页 |
| 2.3.2 特征权重 | 第24-26页 |
| 2.3.3 特征选择 | 第26-27页 |
| 2.3.4 特征转换 | 第27-28页 |
| 2.4 情感词典 | 第28-30页 |
| 2.4.1 情感词典的基本概念 | 第28页 |
| 2.4.2 情感词典资源介绍 | 第28-30页 |
| 2.5 其他知识 | 第30-33页 |
| 2.5.1 中文分词 | 第30页 |
| 2.5.2 停用词 | 第30页 |
| 2.5.3 词性标注 | 第30-31页 |
| 2.5.4 评价指标 | 第31-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于统计和规则的情感词典构建方法 | 第34-50页 |
| 3.1 研究的动机 | 第34-35页 |
| 3.2 方法原理介绍 | 第35-36页 |
| 3.3 短语资源抽取 | 第36-41页 |
| 3.3.1 短语抽取公式 | 第36-37页 |
| 3.3.2 IMEM方法工作原理 | 第37-38页 |
| 3.3.3 实验设计与结果分析 | 第38-41页 |
| 3.4 情感资源抽取 | 第41-48页 |
| 3.4.1 基准情感词提取 | 第41-43页 |
| 3.4.2 情感短语和组合单元提取 | 第43-47页 |
| 3.4.3 实验设计与结果分析 | 第47-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 基于情感词典的情感分析 | 第50-54页 |
| 4.1 研究的动机 | 第50页 |
| 4.2 方法原理介绍 | 第50-51页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第51-53页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第51-53页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 融合短语和情感权重的词特征优化 | 第54-59页 |
| 5.1 研究的动机 | 第54页 |
| 5.2 方法原理介绍 | 第54-55页 |
| 5.3 实验设计与结果分析 | 第55-58页 |
| 5.3.1 实验设计 | 第55-58页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 基于改进词向量和情感权重的文本表示 | 第59-64页 |
| 6.1 研究的动机 | 第59页 |
| 6.2 方法原理介绍 | 第59-60页 |
| 6.3 实验设计与结果分析 | 第60-63页 |
| 6.3.1 实验设计 | 第60-63页 |
| 6.3.2 实验结果分析 | 第63页 |
| 6.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第7章 总结和展望 | 第64-66页 |
| 7.1 总结 | 第64-65页 |
| 7.2 进一步研究工作 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
