| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-12页 |
| ·文本情感分类相关知识简介 | 第12-15页 |
| ·文本分类相关知识 | 第12-14页 |
| ·文本情感分类和文本分类的区别和联系 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容及创新点 | 第15页 |
| ·主要研究内容 | 第15页 |
| ·创新点 | 第15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 文本情感分类国内外研究现状 | 第17-27页 |
| ·文本情感分类相关问题研究 | 第17-22页 |
| ·语料库选择 | 第17-19页 |
| ·文本预处理 | 第19-20页 |
| ·特征提取 | 第20页 |
| ·特征选择 | 第20页 |
| ·文本向量化表示 | 第20-21页 |
| ·情感分类器的选择、训练和测试 | 第21-22页 |
| ·文本情感分类国内外研究现状与问题分类 | 第22-26页 |
| ·文本情感分类的国内外研究方法 | 第22页 |
| ·不同文本情感分类方法优缺点比较 | 第22-23页 |
| ·基于语义方法的文本情感分类国内外研究现状 | 第23-24页 |
| ·基于有监督的文本情感分类 | 第24页 |
| ·基于无监督统计方法的情感分类 | 第24-25页 |
| ·文本情感分类存在的问题 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 文本特征选择和权重计算 | 第27-41页 |
| ·特征选择简介 | 第27-28页 |
| ·特征选择方法简介 | 第28-33页 |
| ·特征权重计算方法 | 第33-39页 |
| ·布尔权重函数 | 第33页 |
| ·特征频率Term Frequency(TF) | 第33-34页 |
| ·反文档频率(Inverse Document Frequency：IDF) | 第34页 |
| ·TFIDF函数 | 第34-35页 |
| ·传统的TFIDF权重计算方法分类 | 第35-37页 |
| ·TFCF权重计算方法 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第4章 基于贝叶斯分类器的文本情感分类模型 | 第41-49页 |
| ·朴素贝叶斯分类模型建立 | 第41-45页 |
| ·Bayes背景介绍 | 第41-42页 |
| ·Bayes的相关知识 | 第42-43页 |
| ·Bayes分类描述 | 第43页 |
| ·朴素贝叶斯 | 第43-45页 |
| ·改进的朴素贝叶斯情感分类模型 | 第45-46页 |
| ·先验概率的计算 | 第45-46页 |
| ·加权重的朴素贝叶斯算法 | 第46页 |
| ·情感分类模型的训练和测试 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第48-49页 |
| 第5章 文本情感分类的系统实现和实验结果分析 | 第49-67页 |
| ·文本情感分类的系统实现 | 第49-53页 |
| ·实验数据和实验结果分类 | 第53-66页 |
| ·语料库简介 | 第53页 |
| ·分类器的评测指标 | 第53-56页 |
| ·实验结果及分类 | 第56-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结和展望 | 第67-70页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74页 |