基于微博的热点事件挖掘与情感分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15-16页 |
| ·小结 | 第16-17页 |
| 第二章 中文微博信息抽取技术 | 第17-23页 |
| ·微博文本特征 | 第17-18页 |
| ·信息抽取的基本原理 | 第18-20页 |
| ·信息抽取体系结构 | 第18-19页 |
| ·信息抽取实现常用方法 | 第19-20页 |
| ·信息抽取的评测标准 | 第20页 |
| ·信息抽取相关技术 | 第20-22页 |
| ·命名实体识别技术 | 第20-21页 |
| ·指代消解 | 第21-22页 |
| ·信息抽取与信息检索的区别 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 微博热点事件抽取 | 第23-39页 |
| ·研究意义 | 第23-24页 |
| ·系统框架 | 第24-25页 |
| ·热点事件抽取关键技术 | 第25-30页 |
| ·中文微博文本预处理 | 第25-27页 |
| ·命名实体识别技术 | 第27页 |
| ·触发词抽取规则 | 第27-28页 |
| ·时间抽取规则 | 第28-29页 |
| ·事件相关度计算 | 第29-30页 |
| ·热点事件抽取方法 | 第30-33页 |
| ·事件抽取及分类 | 第30-31页 |
| ·微博热点事件抽取 | 第31-33页 |
| ·实验结果与分析 | 第33-38页 |
| ·实验步骤与结果 | 第33-38页 |
| ·系统性能分析 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 中文微博情感分析 | 第39-48页 |
| ·研究意义 | 第39-40页 |
| ·系统模型体系结构 | 第40-41页 |
| ·具体实现 | 第41-44页 |
| ·特征选取 | 第41-43页 |
| ·特征向量生成 | 第43-44页 |
| ·系统模型实现 | 第44页 |
| ·实验结果与系统性能分析 | 第44-47页 |
| ·特征个数对实验结果的影响 | 第45页 |
| ·训练集大小对结果的影响 | 第45-46页 |
| ·数据来源对结果的影响 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 结论与展望 | 第48-50页 |
| ·工作总结 | 第48-49页 |
| ·展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第54-56页 |
