| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外相关技术和研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外方面 | 第10-11页 |
| ·国内方面 | 第11-13页 |
| ·本文主要内容和创新点 | 第13-14页 |
| ·论文的组织和安排 | 第14-15页 |
| 第2章 文本倾向性分析相关技术 | 第15-21页 |
| ·文本倾向性分析流程 | 第15-16页 |
| ·自然语言处理相关技术 | 第16-18页 |
| ·汉语词法 | 第16-17页 |
| ·词性标注 | 第17页 |
| ·句法分析 | 第17-18页 |
| ·常用中文情感词库 | 第18-20页 |
| ·HowNet极性词典 | 第18-19页 |
| ·情感词汇本体 | 第19-20页 |
| ·小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于Tri-training的评价单元识别 | 第21-34页 |
| ·评价单元 | 第21页 |
| ·模型及算法 | 第21-24页 |
| ·最大熵模型 | 第21-22页 |
| ·支持向量机 | 第22页 |
| ·条件随机场模型 | 第22-23页 |
| ·Tri-training算法 | 第23-24页 |
| ·评价单元识别 | 第24-31页 |
| ·评价词词表构建 | 第24-25页 |
| ·模型特征选取 | 第25-27页 |
| ·基于Tri-traning的评价单元识别算法 | 第27-30页 |
| ·算法流程 | 第30-31页 |
| ·单元情感倾向性分析 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-33页 |
| ·数据集 | 第32页 |
| ·评价指标 | 第32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于语义的文本倾向性分析 | 第34-51页 |
| ·词典构建 | 第34-39页 |
| ·情感词词典 | 第34-35页 |
| ·否定词词典 | 第35页 |
| ·程度副词词典 | 第35-36页 |
| ·转折连词词典 | 第36页 |
| ·领域词典 | 第36-39页 |
| ·文本倾向性分析 | 第39-45页 |
| ·评价单元识别 | 第39-40页 |
| ·否定词处理 | 第40-41页 |
| ·程度副词处理 | 第41-42页 |
| ·转折连词处理 | 第42页 |
| ·标点符号处理 | 第42-43页 |
| ·文本情感倾向分析 | 第43-45页 |
| ·实验结果分析 | 第45-49页 |
| ·数据集 | 第45页 |
| ·评价指标 | 第45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-49页 |
| ·小结 | 第49-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| ·总结 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59页 |