基于依存句法的情感分析系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 话题检测研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 文本情感分析研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要工作内容 | 第13-14页 |
| 1.3.1 系统的设计与实现 | 第13页 |
| 1.3.2 情感词库的建立 | 第13页 |
| 1.3.3 句子级情感分析 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第15-29页 |
| 2.1 基于语义理解的文本情感分析 | 第15-24页 |
| 2.1.1 中文分词 | 第15-16页 |
| 2.1.2 词性标注 | 第16-17页 |
| 2.1.3 命名实体识别 | 第17页 |
| 2.1.4 语义角色标注 | 第17-18页 |
| 2.1.5 依存语法分析 | 第18页 |
| 2.1.6 极性词典 | 第18-21页 |
| 2.1.7 LTP语言云平台 | 第21-24页 |
| 2.2 文本表示与处理 | 第24-25页 |
| 2.2.1 空间向量模型 | 第24-25页 |
| 2.2.2 TF-IDF算法 | 第25页 |
| 2.3 话题处理技术 | 第25-28页 |
| 2.3.1 热点话题识别 | 第25-26页 |
| 2.3.2 敏感话题识别 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 情感分析系统概述 | 第29-35页 |
| 3.1 系统需求分析 | 第29页 |
| 3.2 系统设计目标 | 第29-30页 |
| 3.3 系统总体设计 | 第30-34页 |
| 3.3.1 数据源 | 第31页 |
| 3.3.2 数据采集系统 | 第31-32页 |
| 3.3.3 情感分析系统 | 第32-34页 |
| 3.3.4 应用管理系统 | 第34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 系统的设计与实现 | 第35-68页 |
| 4.1 文本数据来源 | 第35-37页 |
| 4.1.1 采集原理 | 第35页 |
| 4.1.2 数据内容 | 第35-37页 |
| 4.2 话题处理模块 | 第37-48页 |
| 4.2.1 话题预处理子模块 | 第38-40页 |
| 4.2.2 话题检测子模块 | 第40-43页 |
| 4.2.3 热点话题识别子模块 | 第43-45页 |
| 4.2.4 敏感话题识别子模块 | 第45-46页 |
| 4.2.5 话题处理模块UML类图与数据库设计 | 第46-48页 |
| 4.3 情感分析处理模块 | 第48-67页 |
| 4.3.1 新闻评论情感分析 | 第48-61页 |
| 4.3.2 情感词典的设计 | 第61-63页 |
| 4.3.3 修饰词词典 | 第63-64页 |
| 4.3.4 类结构 | 第64-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第五章 系统展示与实验内容 | 第68-78页 |
| 5.1 测试环境 | 第68页 |
| 5.2 系统功能测试 | 第68-73页 |
| 5.3 网络评论的情感倾向性分析实验 | 第73-77页 |
| 5.3.1 实验数据 | 第73页 |
| 5.3.2 实验内容 | 第73-77页 |
| 5.4 本章小结 | 第77-78页 |
| 总结与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附件 | 第84页 |
