基于微博热点话题演变分析方法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 本文主要研究工作 | 第11-12页 |
| 1.2.1 基于B~*TM算法的热点话题发现 | 第12页 |
| 1.2.2 基于CRF的评价对象抽取 | 第12页 |
| 1.2.3 评价语句抽取与情感演变分析 | 第12页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关工作综述 | 第14-20页 |
| 2.1 热点话题发现的研究方法 | 第14-15页 |
| 2.1.1 基于无监督学习的话题发现方法 | 第14页 |
| 2.1.2 基于有监督学习的话题发现方法 | 第14-15页 |
| 2.2 评价对象抽取的研究方法 | 第15-16页 |
| 2.2.1 基于无监督学习的评价对象抽取方法 | 第15页 |
| 2.2.2 基于有监督学习的评价对象抽取方法 | 第15-16页 |
| 2.3 情感分析的研究方法 | 第16-18页 |
| 2.3.1 基于无监督学习的情感分析方法 | 第16-17页 |
| 2.3.2 基于有监督学习的情感分析方法 | 第17-18页 |
| 2.4 整体方法对比总结 | 第18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-20页 |
| 第3章 基于B~*TM算法的热点话题发现 | 第20-34页 |
| 3.1 B~*TM话题发现算法 | 第21-24页 |
| 3.1.1 语料库的生成 | 第21-23页 |
| 3.1.2 参数估计 | 第23-24页 |
| 3.2 话题热度计算 | 第24-25页 |
| 3.3 实验分析 | 第25-32页 |
| 3.3.1 数据集 | 第25-27页 |
| 3.3.2 热点话题发现评估指标 | 第27页 |
| 3.3.3 热点话题发现实验分析 | 第27-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于CRF的评价对象抽取 | 第34-44页 |
| 4.1 数据标注 | 第34-35页 |
| 4.2 评价对象抽取算法 | 第35-38页 |
| 4.2.1 特征选择 | 第36-37页 |
| 4.2.2 特征模板 | 第37-38页 |
| 4.3 实验与分析 | 第38-42页 |
| 4.3.1 评价对象抽取数据集 | 第38-39页 |
| 4.3.2 评价对象抽取评估指标 | 第39页 |
| 4.3.3 评价对象抽取实验分析 | 第39-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第5章 评价语句抽取与情感演变分析 | 第44-58页 |
| 5.1 评价语句抽取算法 | 第45-49页 |
| 5.1.1 数据的相关说明 | 第45-46页 |
| 5.1.2 评价语句的抽取规则 | 第46-47页 |
| 5.1.3 时间处理方法 | 第47-48页 |
| 5.1.4 算法过程 | 第48-49页 |
| 5.2 基于语言特征的情感分析 | 第49-53页 |
| 5.2.1 情感词典特征 | 第49-51页 |
| 5.2.2 否定词特征 | 第51页 |
| 5.2.3 关联关系特征 | 第51页 |
| 5.2.4 时间序列上的情感分析算法设计 | 第51-53页 |
| 5.3 实验与分析 | 第53-56页 |
| 5.3.1 评价语句抽取实验分析 | 第53页 |
| 5.3.2 时间序列上的情感分析数据集 | 第53页 |
| 5.3.3 情感分类评估指标 | 第53-54页 |
| 5.3.4 时间序列上的情感分类实验分析 | 第54-56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-58页 |
| 第6章 应用系统实例 | 第58-64页 |
| 6.1 系统总体设计 | 第58页 |
| 6.2 系统功能模块 | 第58-59页 |
| 6.3 评价对象抽取及情感演化结果展示 | 第59-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
