| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题背景、研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外相关技术发展现状 | 第10-14页 |
| 1.3.1 文本情绪分析研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 文本情绪原因发现研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.3 读者情绪预测研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的主要研究内容和组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 文本情绪计算及相关技术概述 | 第16-23页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 文本情绪分析与预测 | 第16-18页 |
| 2.3 文本情绪原因发现 | 第18-20页 |
| 2.4 文本因果关系抽取 | 第20-21页 |
| 2.5 情绪认知常识库构建 | 第21-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 面向新闻文本的情绪原因语料库设计与构建 | 第23-35页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 情绪原因标注语料库设计 | 第23-25页 |
| 3.3 情绪原因标注语料库构建 | 第25-27页 |
| 3.3.1 数据的获取与预处理 | 第25-26页 |
| 3.3.2 标注系统搭建 | 第26-27页 |
| 3.4 情绪原因标注语料库数据分析 | 第27-34页 |
| 3.4.1 语料库原因分布统计分析 | 第28-30页 |
| 3.4.2 语料库原因规则统计分析 | 第30-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于自动构建的认知常识库的文本情绪原因发现 | 第35-47页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 认知常识库自动构建方法 | 第35-41页 |
| 4.2.1 情绪认知常识库定义 | 第35-36页 |
| 4.2.2 情绪认知常识库数据来源 | 第36-39页 |
| 4.2.3 情绪认知常识库构建方法 | 第39-41页 |
| 4.3 基于认知常识库的文本情绪原因发现方法 | 第41-43页 |
| 4.4 实验及分析 | 第43-46页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第43-44页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 结合认知常识库和统计模型的文本情绪原因发现 | 第47-59页 |
| 5.1 引言 | 第47页 |
| 5.2 认知常识库的扩展方法 | 第47-51页 |
| 5.2.1 基于HowNet和同义词词林的常识库扩展方法 | 第47-50页 |
| 5.2.2 实验结果及分析 | 第50-51页 |
| 5.3 结合认知常识库和规则方法的情绪原因发现 | 第51-54页 |
| 5.3.1 算法设计 | 第51-53页 |
| 5.3.2 实验结果及分析 | 第53-54页 |
| 5.4 结合认知常识库和机器学习方法的情绪原因发现 | 第54-58页 |
| 5.4.1 算法分析 | 第54-55页 |
| 5.4.2 实验结果及分析 | 第55-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
