网络评论文本的细粒度情感分析研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第10-13页 |
| 1.2.1 篇章句子级情感分析 | 第10-11页 |
| 1.2.2 细粒度级情感分析 | 第11-12页 |
| 1.2.3 情感词典构建 | 第12-13页 |
| 1.2.4 面临的问题和挑战 | 第13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 基于评论特征分类的垃圾评论过滤 | 第16-26页 |
| 2.1 引言 | 第16-17页 |
| 2.2 网络评论文本的特点 | 第17-18页 |
| 2.3 基于评论特征分类的垃圾评论过滤 | 第18-22页 |
| 2.3.1 垃圾评论的定义 | 第18-19页 |
| 2.3.2 构建评论特征 | 第19-21页 |
| 2.3.3 基于规则和朴素贝叶斯的垃圾评论分类 | 第21-22页 |
| 2.4 基于用户词典的中文分词 | 第22-24页 |
| 2.4.1 NLPIR中文分词系统 | 第22-23页 |
| 2.4.2 用户词典构建 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于CRFS的情感要素抽取模型 | 第26-36页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 基于CRFS的情感要素抽取 | 第26-29页 |
| 3.2.1 条件随机场理论 | 第26-27页 |
| 3.2.2 CRF++介绍 | 第27-28页 |
| 3.2.3 特征选取 | 第28页 |
| 3.2.4 构建标注集 | 第28-29页 |
| 3.3 情感要素抽取的实验与分析 | 第29-32页 |
| 3.3.1 实验语料 | 第29-30页 |
| 3.3.2 实验评价指标 | 第30页 |
| 3.3.3 实验设计 | 第30页 |
| 3.3.4 实验结果与分析 | 第30-32页 |
| 3.4 基于文本分类的隐式情感对象识别 | 第32-34页 |
| 3.4.1 隐式情感对象定义 | 第32-33页 |
| 3.4.2 基于文本分类的隐式情感对象识别 | 第33页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第33-34页 |
| 3.5 基于语义代码的情感对象聚合 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于语境情感消岐的对立观点情感强度分析 | 第36-42页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 情感歧义搭配词典的构建 | 第36-38页 |
| 4.2.1 情感歧义词定义 | 第36-37页 |
| 4.2.2 搭配词典的构建 | 第37-38页 |
| 4.3 对立观点情感强度计算 | 第38-41页 |
| 4.3.1 情感词典 | 第38-40页 |
| 4.3.2 正负向情感强度分析算法 | 第40-41页 |
| 4.4 实验与分析 | 第41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 评论文本细粒度情感分析系统的设计与实现 | 第42-46页 |
| 5.1 系统设计原理 | 第42页 |
| 5.2 系统设计方案 | 第42-43页 |
| 5.3 系统模块演示 | 第43-45页 |
| 5.3.1 主界面 | 第43页 |
| 5.3.2 数据采集模块 | 第43-44页 |
| 5.3.3 数据处理模块 | 第44页 |
| 5.3.4 情感要素抽取模块 | 第44-45页 |
| 5.3.5 细粒度情感分析模块 | 第45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 6.1 全文总结 | 第46-47页 |
| 6.2 展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-54页 |
| 攻读硕士期间的科研成果 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
