面向不均衡数据和情感词典构建的特征选择方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 不均衡文本分类 | 第10-12页 |
| 1.2.2 情感词典构建 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的研究内容和组织结构 | 第13-15页 |
| 1.3.1 论文主要的研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关知识介绍 | 第15-31页 |
| 2.1 文本分类的定义和过程 | 第15页 |
| 2.2 文本预处理技术 | 第15-17页 |
| 2.3 文本表示模型 | 第17-18页 |
| 2.4 特征抽取 | 第18-19页 |
| 2.5 特征选择 | 第19-24页 |
| 2.5.1 特征选择方法的分类 | 第19-20页 |
| 2.5.2 常用的特征选择方法 | 第20-24页 |
| 2.6 文本分类算法简介 | 第24-27页 |
| 2.7 分类性能评估 | 第27-28页 |
| 2.8 本章小结 | 第28-31页 |
| 第3章 面向不均衡数据集的特征选择方法研究 | 第31-43页 |
| 3.1 基于倒转类别频率 ICF 的方法 | 第31-32页 |
| 3.2 面向不均衡数据集的新型特征选择方法 | 第32-35页 |
| 3.2.1 类别加权的策略 | 第32-33页 |
| 3.2.2 类别方差统计的策略 | 第33页 |
| 3.2.3 基于类别加权和方差统计的特征选择方法 | 第33-35页 |
| 3.3 实验 | 第35-42页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第35-37页 |
| 3.3.2 文本的表示及分类器的选取 | 第37页 |
| 3.3.3 性能评价 | 第37页 |
| 3.3.4 实验结果与分析 | 第37-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于特征选择技术的情感词权重计算研究 | 第43-57页 |
| 4.1 情感分析技术简介 | 第43-45页 |
| 4.1.1 情感分析研究背景 | 第43页 |
| 4.1.2 情感词典构建 | 第43-45页 |
| 4.2 基于特征选择技术的情感词权重计算 | 第45-48页 |
| 4.2.1 词语情感权重与文本情感倾向的相关假设 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于 IG 的情感词权重计算 | 第46-47页 |
| 4.2.3 基于 CHI 的情感词权重计算 | 第47-48页 |
| 4.3 实验 | 第48-54页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第48-49页 |
| 4.3.2 实验数据集 | 第49页 |
| 4.3.3 情感分类与评价 | 第49-50页 |
| 4.3.4 实验结果与分析 | 第50-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
