| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 概念介绍 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要研究内存 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 相关研究工作概述 | 第17-37页 |
| 2.1 文本倾向性分析概述 | 第17-18页 |
| 2.2 文本倾向性分析的任务 | 第18-30页 |
| 2.2.1 主客观分类 | 第18-20页 |
| 2.2.2 观点持有者抽取 | 第20页 |
| 2.2.3 评价特征抽取 | 第20-23页 |
| 2.2.4 情感词语抽取及倾向性识别 | 第23-27页 |
| 2.2.5 句子倾向性分析 | 第27-29页 |
| 2.2.6 篇章倾向性分析 | 第29-30页 |
| 2.2.7 海量数据的整体倾向性分析 | 第30页 |
| 2.3 观点挖掘应用系统 | 第30-33页 |
| 2.4 相关会议及评测 | 第33-35页 |
| 2.5 语料库建设 | 第35-36页 |
| 2.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于主题模型的评价特征及其层次关系识别 | 第37-58页 |
| 3.1 引言 | 第37-38页 |
| 3.2 主题模型概述 | 第38-43页 |
| 3.2.1 主题模型的发展 | 第39-40页 |
| 3.2.2 LDA模型 | 第40-42页 |
| 3.2.3 参数估计 | 第42-43页 |
| 3.3 基于多特征融合的主观句识别 | 第43-44页 |
| 3.4 专有名词识别 | 第44-46页 |
| 3.4.1 基于规则的候选名词短语抽取 | 第45页 |
| 3.4.2 基于共现概率的短语过滤 | 第45-46页 |
| 3.5 基于RTM模型的评价特征及层次关系抽取 | 第46-50页 |
| 3.5.1 RTM模型描述 | 第46-47页 |
| 3.5.2 基于Gibbs采样的参数估计 | 第47-49页 |
| 3.5.3 评价特征抽取及表示 | 第49-50页 |
| 3.6 实验与分析 | 第50-57页 |
| 3.6.1 实验数据 | 第50页 |
| 3.6.2 评价指标提取 | 第50-52页 |
| 3.6.3 模型评估——Perplexity结果 | 第52-54页 |
| 3.6.4 模型评估——分布结果示例 | 第54-55页 |
| 3.6.5 评价特征抽取结果 | 第55-57页 |
| 3.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 基于Dirichlet Forest先验分布的产品特征识别优化 | 第58-75页 |
| 4.1 引言 | 第58-59页 |
| 4.2 Dirichlet Forest prior | 第59-63页 |
| 4.2.1 共轭分布 | 第59页 |
| 4.2.2 Dirichlet-Tree分布 | 第59-60页 |
| 4.2.3 Dirichlet Forest分布 | 第60-63页 |
| 4.3 RTM-DF模型 | 第63-66页 |
| 4.3.1 模型描述 | 第63-64页 |
| 4.3.2 参数估计 | 第64-66页 |
| 4.4 先验知识获取 | 第66-67页 |
| 4.5 模型评估 | 第67-69页 |
| 4.6 实验与分析 | 第69-73页 |
| 4.6.1 先验知识设置 | 第69-70页 |
| 4.6.2 Perplexity结果 | 第70-71页 |
| 4.6.3 模型的分布结果 | 第71-72页 |
| 4.6.4 评价特征抽取结果 | 第72-73页 |
| 4.7 本章小结 | 第73-75页 |
| 第五章 情感词语识别及其倾向性分析 | 第75-98页 |
| 5.1 引言 | 第75-76页 |
| 5.2 基于词语释义的通用情感词语识别 | 第76-81页 |
| 5.2.1 问题的引入 | 第76-77页 |
| 5.2.2 《现代汉语词典》介绍 | 第77-78页 |
| 5.2.3 词语释义的情感倾向性识别 | 第78-79页 |
| 5.2.4 通用情感词语识别 | 第79-81页 |
| 5.3 基于关联规则的语境情感搭配词组挖掘 | 第81-87页 |
| 5.3.1 问题的引入 | 第81页 |
| 5.3.2 关联规则 | 第81-83页 |
| 5.3.3 语境情感搭配词组识别 | 第83-84页 |
| 5.3.4 语境情感搭配词组的倾向性分析 | 第84-87页 |
| 5.4 实验及分析 | 第87-97页 |
| 5.4.1 实验数据 | 第87页 |
| 5.4.2 候选情感词表构建 | 第87-88页 |
| 5.4.3 通用情感词语识别 | 第88-91页 |
| 5.4.4 语境情感词语识别 | 第91-94页 |
| 5.4.5 情感词语识别的效果及分析 | 第94-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-98页 |
| 第六章 酒店评论文本的观点挖掘示范 | 第98-105页 |
| 6.1 评价特征抽取 | 第98页 |
| 6.2 情感词语识别 | 第98-100页 |
| 6.2.1 情感词语识别步骤 | 第98-99页 |
| 6.2.2 通用情感词语识别结果 | 第99页 |
| 6.2.3 语境情感词语识别结果 | 第99-100页 |
| 6.3 观点挖掘结果 | 第100-104页 |
| 6.4 本章小结 | 第104-105页 |
| 第七章 总结与展望 | 第105-108页 |
| 7.1 本文总结 | 第105-106页 |
| 7.2 展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-119页 |
| 攻读学位期问的科研成果 | 第119-120页 |
| 攻读学位期间参与的项目 | 第120页 |
| 攻读博位期间获得的奖励 | 第120-121页 |
| 致谢 | 第121页 |