| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题来源及研究背景意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.1.2 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第10-15页 |
| 1.2.1 国内外关于产品特征抽取研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内外关于观点词的抽取研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 国内外关于情感极性识别的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容和方法 | 第15-17页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16-17页 |
| 第2章 产品特征及其观点词的抽取研究 | 第17-26页 |
| 2.1 产品特征及其观点词抽取相关工作 | 第17-19页 |
| 2.1.1 产品特征及其观点词抽取概念 | 第17-18页 |
| 2.1.2 产品特征及其观点词抽取的算法分析 | 第18页 |
| 2.1.3 产品特征及其观点词抽取算法的不足 | 第18-19页 |
| 2.2 产品特征及观点词抽取的实现 | 第19-22页 |
| 2.2.1 基于统计与规则的双向传播算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 产品特征及其观点词的判别 | 第20-21页 |
| 2.2.3 产品特征及其观点词的抽取 | 第21-22页 |
| 2.3 实验设计及结果分析 | 第22-25页 |
| 2.3.1 产品特征及其观点词实验设计 | 第22-23页 |
| 2.3.2 产品特征及其观点词过滤结果 | 第23-24页 |
| 2.3.3 实验总体结果分析 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 面向评论信息的情感极性识别研究 | 第26-37页 |
| 3.1 情感极性识别 | 第26-29页 |
| 3.1.1 情感极性定义 | 第26-27页 |
| 3.1.2 情感极性识别相关算法 | 第27-28页 |
| 3.1.3 情感极性识别关算法不足分析 | 第28-29页 |
| 3.2 评论信息情感分析的实现 | 第29-33页 |
| 3.2.1 评论信息情感极性识别过程分析 | 第29-30页 |
| 3.2.2 基于词典与支持向量机算法的情感极性识别 | 第30-33页 |
| 3.3 实验设计及结果分析 | 第33-36页 |
| 3.3.1 情感分析实验 | 第33页 |
| 3.3.2 实验数据分析 | 第33-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 用户评论情感分析系统设计及效果分析 | 第37-61页 |
| 4.1 用户评论系统的功能设计 | 第37-46页 |
| 4.1.1 系统总体设计 | 第37-38页 |
| 4.1.2 系统数据获取及预处理 | 第38-41页 |
| 4.1.3 系统数据库设计 | 第41-44页 |
| 4.1.4 产品特征观点词模块构建 | 第44-45页 |
| 4.1.5 情感分析模块构建 | 第45-46页 |
| 4.2 用户评论系统的可视化设计 | 第46-53页 |
| 4.2.1 可视化设计方案 | 第46-48页 |
| 4.2.2 可视化效果展示 | 第48-53页 |
| 4.3 用户评论系统的测试与用户体验分析 | 第53-60页 |
| 4.3.1 系统效果测试 | 第53-55页 |
| 4.3.2 用户体验测试及方法 | 第55-57页 |
| 4.3.3 用户体验问卷调研 | 第57-59页 |
| 4.3.4 体验结果分析及优化改进 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |