面向在线评论的细粒度意见挖掘及在手机口碑分析中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题来源 | 第10页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·意见挖掘的研究现状 | 第11-15页 |
| ·网络口碑分析的研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文的组织结构 | 第17-18页 |
| 第二章 相关理论和技术 | 第18-32页 |
| ·基本情感词典的构建 | 第18-19页 |
| ·语言中的情感表达模式 | 第19-20页 |
| ·意见挖掘研究 | 第20-27页 |
| ·意见模型 | 第20-22页 |
| ·意见挖掘任务分类 | 第22-23页 |
| ·细粒度意见挖掘研究 | 第23-27页 |
| ·领域本体与意见挖掘研究 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 细粒度意见要素抽取 | 第32-57页 |
| ·产品在线评论特点及分类 | 第32-34页 |
| ·基于先验知识的模板匹配算法 | 第34-40页 |
| ·基于统计的高频特征短语抽取 | 第35-37页 |
| ·评价搭配抽取规则 | 第37-38页 |
| ·评价搭配抽取算法 PKBTM | 第38-40页 |
| ·评价搭配倾向预测算法 | 第40-48页 |
| ·一个弱监督的倾向性预测算法 | 第41-42页 |
| ·基于多知识源融合的松弛标记法 | 第42-48页 |
| ·实验与分析 | 第48-56页 |
| ·实验数据 | 第49-50页 |
| ·评测标准 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 基于情感本体树的细粒度意见挖掘 | 第57-73页 |
| ·情感本体树 | 第57-63页 |
| ·情感本体树的表示模型 | 第57-58页 |
| ·情感本体树的自动构建 | 第58-63页 |
| ·SOT 自动构建方法的领域迁移性 | 第63-64页 |
| ·基于情感本体树的细粒度意见挖掘 | 第64-68页 |
| ·评价搭配的上下文极性分析 | 第64-66页 |
| ·基于情感本体树的意见抽取 | 第66-68页 |
| ·细粒度意见挖掘在网络口碑分析中的应用 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第五章 手机网络口碑监测系统的设计与实现 | 第73-87页 |
| ·系统的总体架构和设计 | 第73-79页 |
| ·数据采集模块 | 第73-75页 |
| ·结构化意见信息抽取模块 | 第75-77页 |
| ·MP-SOT 自动构建模块 | 第77页 |
| ·网络口碑分析模块 | 第77-78页 |
| ·信息展示模块 | 第78-79页 |
| ·系统演示 | 第79-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 结论 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-95页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第97页 |
