藏文句子倾向性分析研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第10-24页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 文本情感倾向性分析定义及分类 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 词语级情感倾向性分析 | 第12-14页 |
| 1.3.2 句子级情感倾向性分析 | 第14-15页 |
| 1.3.3 篇章级情感倾向性分析 | 第15-16页 |
| 1.4 论文中所涉及技术及实验使用资源的介绍 | 第16-21页 |
| 1.4.1 知网HowNet | 第16页 |
| 1.4.2 MySQL工具 | 第16-17页 |
| 1.4.3 藏语句子语料库及其构建 | 第17-19页 |
| 1.4.4 藏文分词技术 | 第19-21页 |
| 1.5 研究目标和研究内容 | 第21页 |
| 1.6 本文创新点 | 第21-22页 |
| 1.7 本文结构 | 第22-24页 |
| 第二章 基于规则的藏文句子倾向性分析 | 第24-37页 |
| 2.1 概述 | 第24-28页 |
| 2.2 情感词典构建 | 第28-33页 |
| 2.2.1 基本情感词典的构建 | 第28-32页 |
| 2.2.2 否定词典和双重否定词典的构建 | 第32-33页 |
| 2.2.3 程度副词词典和转折词词典的构建 | 第33页 |
| 2.3 情感度计算 | 第33-35页 |
| 2.3.1 未出现转折词 | 第34页 |
| 2.3.2 出现转折词 | 第34-35页 |
| 2.4 实验结果 | 第35-36页 |
| 2.5 本章总结 | 第36-37页 |
| 第三章 基于统计的藏文句子情感倾向性分析 | 第37-47页 |
| 3.1 机器学习方法概述 | 第37-39页 |
| 3.2 最大熵模型介绍 | 第39-40页 |
| 3.3 基于最大熵模型的藏文句子情感倾向性分析 | 第40-43页 |
| 3.3.1 参数估计 | 第42页 |
| 3.3.2 特征选择 | 第42-43页 |
| 3.4 实验结果 | 第43-45页 |
| 3.4.1 测试结果评估 | 第44-45页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第45页 |
| 3.5 本章总结 | 第45-47页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第47-52页 |
| 4.1 评价标准 | 第47-48页 |
| 4.2 实验数据 | 第48-50页 |
| 4.3 实验结果对比 | 第50-51页 |
| 4.4 实验总结 | 第51-52页 |
| 第五章 总结和展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读学位期间发表论文目录 | 第58页 |
