| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 网购评语情感挖掘研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 网购评语情感挖掘研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 文本挖掘研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 情感挖掘国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文内容及组织结构 | 第15-18页 |
| 1.3.1 论文研究内容和研究方案 | 第15-17页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 情感挖掘理论知识基础 | 第19-39页 |
| 2.1 情感倾向分析综述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 词语情感倾向分析 | 第19页 |
| 2.1.2 句子情感倾向分析 | 第19-20页 |
| 2.1.3 情感倾向分析相关注意点 | 第20-21页 |
| 2.2 文本分词模型 | 第21-25页 |
| 2.2.1 中文文本分词相关方法 | 第21-24页 |
| 2.2.2 词性标注 | 第24页 |
| 2.2.3 ICTCLAS介绍及示例演示 | 第24-25页 |
| 2.3 文本特征抽取 | 第25-29页 |
| 2.3.1 文本特征抽取相关概念 | 第25-26页 |
| 2.3.2 文本特征抽取相关方法 | 第26-29页 |
| 2.4 文本情感倾向性分析方法 | 第29-34页 |
| 2.4.1 基于统计的文本情感倾向性分析方法 | 第29-32页 |
| 2.4.2 基于语义的文本情感倾向性分析方法 | 第32-34页 |
| 2.5 中英文环境下的文本倾向性PMI-IR模型介绍 | 第34-38页 |
| 2.5.1 信息检索(IR)简单介绍 | 第34-35页 |
| 2.5.2 点互信息(PMI)介绍 | 第35-36页 |
| 2.5.3 英文环境下的文本倾向性PMI-IR模型 | 第36-37页 |
| 2.5.4 中文环境下的文本倾向性PMI-IR模型 | 第37-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 改进情感倾向模型的建立 | 第39-52页 |
| 3.1 原有中文环境下文本倾向性模型的优缺点 | 第39-40页 |
| 3.1.1 中文环境下的文本倾向性PMI-IR模型优点 | 第39页 |
| 3.1.2 中文环境下的文本倾向性PMI-IR模型缺点 | 第39-40页 |
| 3.2 提出针对中文情感倾向模型的改进 | 第40-49页 |
| 3.2.1 提取主观舍去客观 | 第40-43页 |
| 3.2.2 符合中文的情感倾向短语提取 | 第43-45页 |
| 3.2.3 稳定参考词的选取 | 第45-47页 |
| 3.2.4 情感词汇倾向性强度的计算 | 第47-48页 |
| 3.2.5 特殊程度词、否定副词及转折连词的处理 | 第48-49页 |
| 3.3 评价指标体系 | 第49-51页 |
| 3.3.1 查全率与查准率 | 第50-51页 |
| 3.3.2 综合性能评判F-measure | 第51页 |
| 3.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 改进情感倾向模型的应用验证 | 第52-67页 |
| 4.1 网络爬虫原理 | 第52-56页 |
| 4.1.1 网络爬虫基础介绍 | 第52-53页 |
| 4.1.2 正则表达式介绍 | 第53-54页 |
| 4.1.3 蜘蛛精相关介绍 | 第54-56页 |
| 4.2 改进中文情感倾向模型在网购评语中的运用 | 第56-64页 |
| 4.2.1 网购评语来源的选择 | 第56-57页 |
| 4.2.2 利用网络爬虫采集评语数据信息 | 第57-61页 |
| 4.2.3 原有中文环境下情感倾向模型的应用 | 第61-63页 |
| 4.2.4 改进后中文环境下情感倾向模型的应用 | 第63-64页 |
| 4.3 准确度分析 | 第64-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 基于情感挖掘的预测分析应用 | 第67-84页 |
| 5.1 灰色系统相关知识 | 第67-71页 |
| 5.1.1 灰色系统的产生历程 | 第67-68页 |
| 5.1.2 灰色系统基本理论 | 第68-69页 |
| 5.1.3 灰色序列生成算子 | 第69-71页 |
| 5.2 灰色预测模型的介绍 | 第71-77页 |
| 5.2.1 GM(1,1)模型的建模原理 | 第71-73页 |
| 5.2.2 GM(1,1)模型的建模方法和步骤 | 第73-74页 |
| 5.2.3 GM(1,1)模型的使用范围 | 第74页 |
| 5.2.4 GM(1,1)模型的拓展 | 第74-75页 |
| 5.2.5 模型精度检验 | 第75-77页 |
| 5.3 网购评语情感挖掘后的灰色预测分析 | 第77-80页 |
| 5.3.1 网购评语情感倾向百分比计算 | 第77-78页 |
| 5.3.2 GM(1,1)模型的应用 | 第78-80页 |
| 5.4 预测结果的作用和价值 | 第80-83页 |
| 5.4.1 情感倾向百分比预测结果作用和价值 | 第80-81页 |
| 5.4.2 情感倾向强度预测结果作用和价值 | 第81-83页 |
| 5.5 本章小结 | 第83-84页 |
| 结论 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 附录一 肯定性和否定性参考词组问卷调查 | 第89-90页 |
| 附录二 特殊程度词的影响程度问卷调查 | 第90-92页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第92-93页 |
| 致谢 | 第93页 |
