文本情感倾向性分析与研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·研究背景 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12页 |
| ·论文安排 | 第12-13页 |
| 第二章 词语级的情感倾向性分析 | 第13-28页 |
| ·自然语言处理 | 第13-15页 |
| ·基于知网的词语语义相似度 | 第15-17页 |
| ·词语关系的衡量指标 | 第15-16页 |
| ·词语相似度的计算方法 | 第16-17页 |
| ·知网的结构 | 第17-19页 |
| ·知网的义原 | 第17-18页 |
| ·基于《知网》的词语相似度计算 | 第18-19页 |
| ·基于《知网》的词语情感倾向性计算 | 第19-21页 |
| ·基于《知网》的词语情感倾向性计算方法改进 | 第20-21页 |
| ·点态互信息 SO-PMI | 第21-22页 |
| ·潜在语义分析方法 | 第22-23页 |
| ·实验及其分析 | 第23-26页 |
| ·测试集 | 第23-24页 |
| ·基准词的选取 | 第24-25页 |
| ·实验概述 | 第25-26页 |
| ·实验分析 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 句子的情感倾向性分析 | 第28-43页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·短语模板 | 第28-30页 |
| ·短语情感倾向的计算 | 第30-31页 |
| ·词的依存关系分析 | 第31-35页 |
| ·副词的提取 | 第32-35页 |
| ·句子的情感倾向分析 | 第35-36页 |
| ·基于语法分析的句子情感倾向算法 | 第36-39页 |
| ·文本预处理 | 第36-37页 |
| ·基准词的选择 | 第37-38页 |
| ·短语模板的匹配 | 第38页 |
| ·短语的情感倾向的计算 | 第38-39页 |
| ·实验及其分析 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 文本分类方法 | 第43-57页 |
| ·文本分类概述 | 第43页 |
| ·文本分类的流程 | 第43-44页 |
| ·文本表示模型 | 第44-46页 |
| ·布尔逻辑模型 BLM | 第44-45页 |
| ·向量空间模型 VSM | 第45-46页 |
| ·特征提取 | 第46-48页 |
| ·常用的文本分类方法 | 第48-54页 |
| ·分类效果评估 | 第54-55页 |
| ·查全率 | 第54页 |
| ·查准率 | 第54页 |
| ·F_Score | 第54-55页 |
| ·实验及其分析 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结和观望 | 第57-58页 |
| ·工作总结 | 第57页 |
| ·工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 个人简介 | 第63页 |
