| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 共指消解相关研究 | 第10-13页 |
| 1.2.2 复述技术相关研究 | 第13-15页 |
| 1.3 汉语解释性意见聚集研究面临的主要问题 | 第15页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第15-17页 |
| 1.5 本文的组织安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于聚类的汉语产品属性共指消解 | 第19-36页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 任务描述及系统流程 | 第19-21页 |
| 2.3 共指属性的聚类特征 | 第21-23页 |
| 2.4 基于改进层次聚类的共指消解 | 第23-25页 |
| 2.4.1 传统层次聚类算法思想 | 第23-24页 |
| 2.4.2 改进的层次聚类算法 | 第24-25页 |
| 2.5 基于改进K-means聚类的共指消解 | 第25-28页 |
| 2.5.1 K-means聚类算法思想 | 第25-26页 |
| 2.5.2 基于密度峰值和距离的初始中心点选取 | 第26-28页 |
| 2.6 两种聚类共指消解结果的融合 | 第28-30页 |
| 2.7 实验结果与分析 | 第30-35页 |
| 2.7.1 实验语料与评测标准 | 第30-31页 |
| 2.7.2 不同聚类特征对共指消解的影响 | 第31-32页 |
| 2.7.3 层次聚类对共指消解的影响 | 第32-33页 |
| 2.7.4 基于K-Means共指消解的影响 | 第33-34页 |
| 2.7.5 不同聚类方法对比 | 第34-35页 |
| 2.8 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 面向产品评论的解释性评价复述识别 | 第36-53页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 任务描述 | 第36-37页 |
| 3.3 基于分类方法的解释性评价复述识别 | 第37-41页 |
| 3.3.1 方法描述 | 第37-38页 |
| 3.3.2 特征选择 | 第38-39页 |
| 3.3.3 特征表示 | 第39-41页 |
| 3.3.4 特征向量生成与训练 | 第41页 |
| 3.4 基于相似度聚类的解释性评价复述识别 | 第41-45页 |
| 3.4.1 方法描述 | 第41-42页 |
| 3.4.2 词形相似度 | 第42-43页 |
| 3.4.3 语义相似度 | 第43-44页 |
| 3.4.4 词序相似度 | 第44-45页 |
| 3.4.5 相似度计算方法 | 第45页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第45-52页 |
| 3.5.1 实验数据及评测方法 | 第45-46页 |
| 3.5.2 基于分类方法的解释性评价复述识别结果 | 第46-49页 |
| 3.5.3 相似度聚类方法的解释性评价复述识别结果 | 第49-51页 |
| 3.5.4 解释性评价复述识别方法对比 | 第51-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 解释性意见信息聚集系统设计与实现 | 第53-65页 |
| 4.1 系统描述及流程 | 第53-55页 |
| 4.1.1 系统描述 | 第53-54页 |
| 4.1.2 系统流程 | 第54-55页 |
| 4.2 属性聚集功能实现 | 第55-59页 |
| 4.2.1 属性库的构建 | 第55-56页 |
| 4.2.2 基于属性库的查询 | 第56-59页 |
| 4.3 解释性意见信息聚集实现 | 第59-64页 |
| 4.3.1 意见解释库的构建 | 第60-62页 |
| 4.3.2 基于意见解释库的查询 | 第62-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第74-75页 |