商品评论情感分析系统的设计与实现
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 引言 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究的目标 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 问题的解决方法和途径 | 第14-29页 |
| 2.1 商品评论文本 | 第14页 |
| 2.2 文本预处理技术 | 第14-20页 |
| 2.2.1 去停用词 | 第15页 |
| 2.2.2 中文分词 | 第15-19页 |
| 2.2.3 词性标注 | 第19-20页 |
| 2.3 文本分类方法 | 第20-24页 |
| 2.3.1 基于空间向量的分类算法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 基于内容的分类算法 | 第23页 |
| 2.3.3 文本分类方法的优选 | 第23-24页 |
| 2.4 情感分析技术 | 第24-28页 |
| 2.4.1 情感分数算法 | 第25页 |
| 2.4.2 机器学习算法 | 第25-27页 |
| 2.4.3 情感分析方法的优选 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 商品评论分类器的实现 | 第29-38页 |
| 3.1 文本分类方法 | 第29-30页 |
| 3.2 商品评论关键词的提取 | 第30-31页 |
| 3.3 规则的生成 | 第31-35页 |
| 3.3.1 观点句规则 | 第31页 |
| 3.3.2 正则表达式规则 | 第31-34页 |
| 3.3.3 规则的修剪 | 第34-35页 |
| 3.4 文本分类实验数据及数据分析 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 商品评论情感分析 | 第38-46页 |
| 4.1 文本情感分析方法 | 第38-39页 |
| 4.2 混合情感分析算法 | 第39-43页 |
| 4.2.1 基于朴素贝叶斯的情感分析 | 第39-40页 |
| 4.2.2 基于规则的情感分析 | 第40页 |
| 4.2.3 混合的情感分析模型 | 第40-43页 |
| 4.3 情感分析试验及数据分析 | 第43-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 系统设计与实现 | 第46-61页 |
| 5.1 情感分析系统概要设计 | 第46-47页 |
| 5.2 情感分析系统详细设计 | 第47-56页 |
| 5.2.1 情感词典模块 | 第47-50页 |
| 5.2.2 数据处理模块 | 第50-52页 |
| 5.2.3 文本分类模块 | 第52-54页 |
| 5.2.4 情感分析模块 | 第54-56页 |
| 5.3 测试与结果分析 | 第56-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 结论 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61页 |
| 6.2 工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者简历及攻读硕士专业学位期间取得的研究成果 | 第66-68页 |
| 学位论文数据集 | 第68页 |
