多粒度下的多分类情感分析研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-15页 |
| ·研究背景 | 第9-12页 |
| ·情感分析的基本概念 | 第12-13页 |
| ·研究成果 | 第13页 |
| ·论文主要结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关工作 | 第15-25页 |
| ·情感分析 | 第15-17页 |
| ·主客观信息分类 | 第15-16页 |
| ·主观信息情感分类 | 第16-17页 |
| ·分类器设计概述 | 第17-25页 |
| ·分类器概述 | 第18-20页 |
| ·经典文本分类方法 | 第20-21页 |
| ·分类器融合技术 | 第21-22页 |
| ·多分类器的级联结构 | 第22-23页 |
| ·多分类器的并联组合 | 第23页 |
| ·多分类器的混合组合 | 第23-25页 |
| 第三章 多粒度和多分类器融合的情感分析 | 第25-42页 |
| ·语料预处理 | 第25-33页 |
| ·VSM空间向量模型 | 第26-27页 |
| ·特征选择 | 第27-29页 |
| ·特征权重计算方法 | 第29-31页 |
| ·词性标注 | 第31-32页 |
| ·句法分析 | 第32页 |
| ·否定词特征提取 | 第32-33页 |
| ·词语级情感分析 | 第33-36页 |
| ·LMR模板 | 第33-34页 |
| ·基于CRF方法的情感词情感分析 | 第34-36页 |
| ·篇章的情感计算 | 第36页 |
| ·句子级情感分析 | 第36-41页 |
| ·最大熵模型 | 第36-38页 |
| ·最大熵模型的训练:GIS算法和其他 | 第38-39页 |
| ·N-Gram语言模型 | 第39-40页 |
| ·句子级别情感分析 | 第40-41页 |
| ·多粒度融合方法 | 第41-42页 |
| 第四章 实验 | 第42-46页 |
| ·数据集 | 第42页 |
| ·实验说明 | 第42页 |
| ·单一粒度的情感分析 | 第42-43页 |
| ·单分类器的情感分析 | 第43-45页 |
| ·多粒度下多分类的情感分析 | 第45页 |
| ·结果对比分析 | 第45-46页 |
| 第五章 结束语 | 第46-48页 |
| ·工作总结 | 第46页 |
| ·工作改进 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读学位期间发表或已录用的学术论文 | 第52页 |
