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文本情感分析的若干关键问题研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-25页
   ·研究背景及意义第10-12页
   ·文本情感分析相关技术概述及现状分析第12-15页
     ·国外研究现状第13-14页
     ·国内研究现状第14-15页
   ·文本情感分析领域若干关键问题第15-20页
     ·文本分类概述第15-16页
     ·文本表示模型第16-17页
     ·特征抽取第17-19页
     ·特征选择第19页
     ·分类模型第19页
     ·权重计算第19-20页
   ·本文研究内容及安排第20-21页
 参考文献第21-25页
第二章 词语级文本情感分析第25-40页
   ·引言第25-26页
   ·词语级文本情感分析技术第26-27页
     ·基于词典和规则的方法第26页
     ·基于机器学习的方法第26-27页
     ·基于语义标注的方法第27页
   ·分类模型第27-29页
     ·朴素贝叶斯第28页
     ·条件随机场第28-29页
   ·特征选择第29-35页
     ·词性与句法分析第30-31页
     ·否定词程度词转折词第31-33页
     ·LMR模板第33-35页
   ·实验第35-38页
     ·实验任务第35页
     ·语料准备及工具包第35页
     ·实验设计第35-36页
     ·评测标准第36-37页
     ·结果分析第37-38页
 参考文献第38-40页
第三章 句子级文本情感分析第40-54页
   ·引言第40页
   ·句子级文本情感分析技术第40-42页
     ·英文文本句子级情感分析第40-41页
     ·中文文本句子级情感分析第41-42页
   ·分类模型第42-44页
     ·最大熵第42-43页
     ·支持向量机第43-44页
   ·特征选择与权值计算第44-47页
     ·基于N-Gram的文本特征第44-45页
     ·同义词扩展第45-46页
     ·权值计算第46-47页
   ·实验第47-51页
     ·实验任务第47页
     ·语料准备及工具包第47页
     ·实验设计第47-48页
     ·评测标准第48-49页
     ·结果分析第49-51页
 参考文献第51-54页
第四章 博客主题检索中的查询构建第54-66页
   ·引言第54页
   ·相关技术概述第54-56页
     ·博客主题相关检索第55页
     ·查询构建第55-56页
   ·博客主题检索中的查询构建第56-61页
     ·Indri相关检索平台第56页
     ·预处理第56-58页
     ·查询构建第58-61页
       ·人工构建第59-60页
       ·基于CRF的半监督查询构建第60页
       ·基于规则构建第60-61页
     ·组合模型第61页
   ·实验第61-64页
     ·语料准备第61-62页
     ·评测标准第62页
     ·结果分析第62-64页
 参考文献第64-66页
第五章 工作总结与展望第66-68页
   ·总结第66-67页
   ·展望第67-68页
致谢第68-69页
攻读硕士学位期间发表的论文第69页

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