| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外意见挖掘研究现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 意见挖掘技术 | 第12-13页 |
| 1.2.2 产品特征提取 | 第13-15页 |
| 1.2.3 产品特征关联对的提取 | 第15-17页 |
| 1.2.4 产品评论的情感倾向性分析 | 第17-18页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第18页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 意见挖掘相关技术 | 第20-26页 |
| 2.1 意见挖掘的主要任务 | 第20-23页 |
| 2.1.1 意见挖掘的相关概念定义 | 第20-21页 |
| 2.1.2 意见挖掘的主要任务 | 第21-23页 |
| 2.2 意见挖掘的一般流程 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 产品特征词库和评价词库的建立 | 第26-32页 |
| 3.1 语料的获取 | 第26页 |
| 3.2 基于词组规则的候选产品特征和候选评价词提取 | 第26-28页 |
| 3.2.1 基于词组规则的候选产品特征提取 | 第26-27页 |
| 3.2.2 基于词组规则的候选评价词提取 | 第27-28页 |
| 3.3 使用双向循环过滤算法建立评价词库和产品特征词库 | 第28-29页 |
| 3.4 实验与分析 | 第29-31页 |
| 3.4.1 双向循环过滤提取产品特征和评价词 | 第29-30页 |
| 3.4.2 融入词组组合处理的双向循环过滤提取 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 产品特征关联对提取及情感倾向性分析 | 第32-40页 |
| 4.1 产品特征关联对识别 | 第32-35页 |
| 4.1.1 基于词库的显式产品特征关联对提取 | 第32-33页 |
| 4.1.2 基于上下文的隐式产品特征关联对提取 | 第33-35页 |
| 4.2 情感倾向性判别 | 第35-36页 |
| 4.3 实验及分析 | 第36-39页 |
| 4.3.1 基于上下文的隐式产品特征关联对提取 | 第36-37页 |
| 4.3.2 隐式产品特征提取对产品特征关联对提取的影响 | 第37-38页 |
| 4.3.3 评价词拆分和否定副词对情感倾向性分析的影响 | 第38-39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 意见挖掘原型系统实现 | 第40-47页 |
| 5.1 原型系统的总框架 | 第40-41页 |
| 5.2 系统的设计与实现 | 第41-43页 |
| 5.2.1 评价词库和产品特征词库的建立 | 第41-42页 |
| 5.2.2 产品特征关联对提取 | 第42页 |
| 5.2.3 情感倾向性分析统计 | 第42-43页 |
| 5.3 成果展示 | 第43-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 工作总结 | 第47-48页 |
| 6.2 工作展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
