基于EDT的中文网络文本主题情感倾向性分析与研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第12-15页 |
| 1.2 研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第18-21页 |
| 第2章 网络文本情感分析相关技术 | 第21-29页 |
| 2.1 文本情感分析流程 | 第21-22页 |
| 2.2 中文文本预处理 | 第22-23页 |
| 2.3 特征选择 | 第23-25页 |
| 2.4 情感分析研究概述 | 第25-29页 |
| 2.4.1 情感信息抽取 | 第25-27页 |
| 2.4.2 情感信息分类 | 第27-29页 |
| 第3章 基于多特征的主题识别 | 第29-37页 |
| 3.1 本文技术框架 | 第29-30页 |
| 3.2 主题情感倾向性定义 | 第30-31页 |
| 3.3 文本处理与表示 | 第31-32页 |
| 3.4 多方法主题特征提取与融合 | 第32-34页 |
| 3.4.1 基于TF-IDF提取特征集 | 第32-34页 |
| 3.4.2 多方法融合构建主题特征集 | 第34页 |
| 3.5 基于自定义规则的主题判别 | 第34-36页 |
| 3.6 本章总结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于EDT的主题情感倾向性分析 | 第37-45页 |
| 4.1 依存句法分析 | 第37-38页 |
| 4.2 情感表达组块 | 第38-39页 |
| 4.3 情感依存元组的定义 | 第39-41页 |
| 4.4 基于EDT的文本情感分析 | 第41-43页 |
| 4.4.1 EDT的抽取 | 第41-42页 |
| 4.4.2 基于EDT的情感判别模型 | 第42-43页 |
| 4.5 基于特征的主客观情感分类 | 第43-44页 |
| 4.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 方法验证与结果分析 | 第45-55页 |
| 5.1 实验数据标注 | 第45-46页 |
| 5.2 实验设置与评价 | 第46-48页 |
| 5.3 主题识别相关实验 | 第48-49页 |
| 5.3.1 TF-IDF方法改进与特征数确定试验 | 第48-49页 |
| 5.3.2 特征提取方法权重确定试验 | 第49页 |
| 5.3.3 主题相似度计算试验 | 第49页 |
| 5.4 情感分类对比实验 | 第49-51页 |
| 5.4.1 基于有监督分类算法 | 第50页 |
| 5.4.2 基于半监督聚类算法的情感判别 | 第50-51页 |
| 5.5 实验结果及分析 | 第51-55页 |
| 5.5.1 COAE评测结果与分析 | 第51-53页 |
| 5.5.2 对照实验结果与分析 | 第53-55页 |
| 第6章 总结与展望 | 第55-59页 |
| 6.1 本文总结 | 第55-56页 |
| 6.2 工作展望 | 第56-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 科研成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
