基于改良SO-PMI算法的在线评论情感倾向性分析研究
| 摘要 | 第2-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 基于机器学习的情感分析 | 第9-10页 |
| 1.2.2 情感词典的相关研究 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容和论文结构 | 第11-14页 |
| 2 文本情感分析相关技术 | 第14-24页 |
| 2.1 情感分析的主要流程 | 第14页 |
| 2.2 预处理 | 第14-15页 |
| 2.2.1 分词方法 | 第14-15页 |
| 2.2.2 词性标注 | 第15页 |
| 2.3 情感词典 | 第15-16页 |
| 2.4 文本处理相关理论方法 | 第16-22页 |
| 2.4.1 文本表示模型 | 第16-17页 |
| 2.4.2 文本特征选择 | 第17-19页 |
| 2.4.3 文本特征权重 | 第19-20页 |
| 2.4.4 文本分类算法 | 第20-22页 |
| 2.5 评价方法 | 第22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 3 情感词典与词性规则结合的情感分析方法 | 第24-38页 |
| 3.1 手机领域情感词典的构建 | 第24-28页 |
| 3.1.1 基础情感词典 | 第25-26页 |
| 3.1.2 修饰词词典 | 第26-28页 |
| 3.2 基于改良SO-PMI算法的扩展词典 | 第28-32页 |
| 3.3 在线评论情感倾向性判断方法 | 第32-37页 |
| 3.3.1 基本原理 | 第32页 |
| 3.3.2 情感倾向性计算说明 | 第32-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 情感分类实验结果及分析 | 第38-53页 |
| 4.1 手机在线评论的获取及相关处理 | 第38-42页 |
| 4.2 单一词典与合并词典对比实验 | 第42-43页 |
| 4.3 词典扩展算法对比实验 | 第43-50页 |
| 4.4 情感倾向程度对比实验 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 总结与展望 | 第53-56页 |
| 5.1 研究总结 | 第53-54页 |
| 5.2 研究展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 后记 | 第59-60页 |
