基于JST模型的新闻文本情感分类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·研究现状及分析 | 第9-13页 |
| ·文本情感分析研究现状 | 第9-13页 |
| ·新闻文本情感分析研究难点 | 第13页 |
| ·主要研究内容与论文组织结构 | 第13-14页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 文本表示模型概述 | 第15-20页 |
| ·向量空间模型 | 第15-16页 |
| ·LSI模型 | 第16页 |
| ·主题模型 | 第16-19页 |
| ·PLSI模型简介 | 第17-18页 |
| ·LDA主题模型 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章JST模型构建 | 第20-25页 |
| ·JST模型简介 | 第20-21页 |
| ·JST模型构建 | 第21-23页 |
| ·结合先验知识的JST模型 | 第23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第4章 新闻标题极性判断算法 | 第25-31页 |
| ·情感词典判断法 | 第25-26页 |
| ·词汇语义相似度判断法 | 第26-29页 |
| ·词汇相似度计算 | 第26-28页 |
| ·词语倾向性计算 | 第28-29页 |
| ·标题极性判断算法步骤 | 第29页 |
| ·新闻标题极性判断算法与JST模型结合 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第5章 情感主题句抽取 | 第31-36页 |
| ·主观句评分 | 第32-33页 |
| ·主观线索提取 | 第32-33页 |
| ·评分算法步骤 | 第33页 |
| ·主题句评分 | 第33-35页 |
| ·标题分类 | 第33-34页 |
| ·主题句特征选取 | 第34-35页 |
| ·主题句评分 | 第35页 |
| ·抽取情感主题句 | 第35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第6章 实验数据与结果分析 | 第36-43页 |
| ·实验设计 | 第36-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-42页 |
| ·情感分类 | 第37-41页 |
| ·主题情感发现 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第7章 总结与展望 | 第43-45页 |
| ·论文工作总结 | 第43页 |
| ·工作展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第49页 |
