| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 相关概念定义及解释 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 属性提取 | 第13-14页 |
| 1.3.2 情感倾向判别 | 第14-15页 |
| 1.3.3 产品评论挖掘的应用 | 第15页 |
| 1.4 本文的研究内容和贡献 | 第15-17页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第18-26页 |
| 2.1 词汇语义相似度计算方法 | 第18-21页 |
| 2.1.1 知网(Hownet)简介 | 第18页 |
| 2.1.2 利用知网计算词汇的语义相似度 | 第18-21页 |
| 2.2 分类算法概述 | 第21-23页 |
| 2.2.1 朴素贝叶斯算法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 决策树算法 | 第22页 |
| 2.2.3 支持向量机SVM(Support Vector Machine) | 第22-23页 |
| 2.2.4 分类算法的优缺点比较 | 第23页 |
| 2.3 分类器的衡量指标 | 第23-25页 |
| 2.3.1 评估方法 | 第24页 |
| 2.3.2 评价指标 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 Web产品评论挖掘框架设计及预处理 | 第26-36页 |
| 3.1 Web评论挖掘总体框架设计 | 第26页 |
| 3.2 构造商品评论数据集 | 第26-27页 |
| 3.3 商品评论数据预处理 | 第27-29页 |
| 3.3.1 评论内容的初步去噪 | 第28页 |
| 3.3.2 中文分词及词性标注 | 第28-29页 |
| 3.4 属性词的提取 | 第29-31页 |
| 3.4.1 属性词的提取方法 | 第29-31页 |
| 3.4.2 属性词的提取结果示例 | 第31页 |
| 3.5 评论中的情感词提取 | 第31-32页 |
| 3.6 评论短句的提取 | 第32-35页 |
| 3.6.1 评论短句fs(feature sentence)的概念 | 第32-33页 |
| 3.6.2 规则模板提取评论短句 | 第33-34页 |
| 3.6.3 提取过程实现及结果 | 第34-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 结合属性词及程度副词权重的情感倾向分析 | 第36-58页 |
| 4.1 属性词的权重设置 | 第37-38页 |
| 4.1.1 常用权重设置方法 | 第37页 |
| 4.1.2 本文属性词权重设置方式 | 第37-38页 |
| 4.2 情感词的极性计算 | 第38-43页 |
| 4.2.1 极性词典的构建 | 第39页 |
| 4.2.2 基于极性词典和语义相似度的情感极性计算 | 第39-41页 |
| 4.2.3 情感词极性计算实现及结果 | 第41-43页 |
| 4.3 程度副词的权重设置 | 第43-45页 |
| 4.4 评论短句及整句的情感倾向 | 第45-46页 |
| 4.5 属性词权重和副词权重改进实验结果分析 | 第46-52页 |
| 4.5.1 实验使用的数据集 | 第46-47页 |
| 4.5.2 属性词权重改进结果分析 | 第47-50页 |
| 4.5.3 程度副词权重改进结果对比 | 第50-52页 |
| 4.6 整句极性判定结果 | 第52-57页 |
| 4.6.1 不同权重设置时二极性判定结果对比 | 第52-54页 |
| 4.6.2 多极性判定的实验 | 第54-57页 |
| 4.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 利用评论短句计算特征的情感倾向分析 | 第58-65页 |
| 5.1 分类器特征分析 | 第58-59页 |
| 5.1.1 一般统计特征 | 第58-59页 |
| 5.1.2 基本统计特征 | 第59页 |
| 5.1.3 评论短句fs(feature sentence)计算特征 | 第59页 |
| 5.2 利用评论短句计算特征的情感分析实现 | 第59-60页 |
| 5.3 实验设置 | 第60-62页 |
| 5.3.1 实验使用的数据集 | 第60-61页 |
| 5.3.2 Dataset 2上的分类结果分析 | 第61页 |
| 5.3.3 Dataset 3上上的分类结果分析 | 第61-62页 |
| 5.4 论文两种倾向性分析方法的对比 | 第62-63页 |
| 5.5 论文方法与其他文献方法的对比 | 第63-64页 |
| 5.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65页 |
| 6.2 展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73页 |
