网络舆情信息挖掘关键技术研究与应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·网络舆情概述 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 自然语言处理技术 | 第16-28页 |
| ·概述 | 第16-18页 |
| ·分词与词性标注 | 第18-22页 |
| ·句法分析 | 第22-24页 |
| ·语义分析 | 第24-26页 |
| ·自然语言处理技术的具体应用 | 第26-28页 |
| 第3章 网络舆情热点话题识别技术研究 | 第28-42页 |
| ·热点话题识别概述 | 第28-29页 |
| ·热点识别相关技术 | 第29-34页 |
| ·ICTCLAS分词与词性标注 | 第29页 |
| ·词语拼接算法 | 第29-31页 |
| ·改进的TFIDF权重计算方法 | 第31-32页 |
| ·文本聚类算法 | 第32-34页 |
| ·热点识别具体实现 | 第34-39页 |
| ·热点识别方法 | 第34-37页 |
| ·热点识别算法描述 | 第37-39页 |
| ·实验与分析 | 第39-42页 |
| ·实验准备 | 第39-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-42页 |
| 第4章 网络舆情文本倾向性分析技术研究 | 第42-58页 |
| ·文本倾向性分析技术概述 | 第42-46页 |
| ·文本倾向性分析相关技术 | 第46-50页 |
| ·语义角色标注 | 第46-47页 |
| ·情感词库建立 | 第47-50页 |
| ·初始情感词库建立 | 第48页 |
| ·情感词汇自动获取与分类 | 第48-49页 |
| ·情感词组生成与计算 | 第49-50页 |
| ·文本倾向性分析具体实现 | 第50-53页 |
| ·文本倾向性分析方法 | 第50-51页 |
| ·文本倾向性分析算法描述 | 第51-53页 |
| ·实验与分析 | 第53-58页 |
| ·实验准备 | 第53-54页 |
| ·实验结果与分析 | 第54-58页 |
| 第5章 网络舆情监控分析系统设计与实现 | 第58-65页 |
| ·网络舆情监控分析系统框架设计 | 第58-59页 |
| ·舆情信息采集模块 | 第59-60页 |
| ·舆情信息预处理模块 | 第60-62页 |
| ·舆情信息挖掘模块 | 第62页 |
| ·舆情信息服务模块 | 第62-65页 |
| 第6章 结论与展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录1 汉语文本词性标注标记集(北大版) | 第69-70页 |
| 附录2 攻读硕士期间发表的论文 | 第70页 |
| 附录3 攻读硕士期间参加的课题与项目 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
