社会网络新媒体的信息获取与情感分类关键技术研究及实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·研究内容 | 第12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 相关工作综述 | 第14-24页 |
| ·网络爬虫 | 第14-18页 |
| ·网络爬虫原理 | 第14-15页 |
| ·网络爬虫框架 | 第15-16页 |
| ·网络爬虫分类 | 第16-17页 |
| ·网络爬虫工作要点 | 第17-18页 |
| ·文本分类 | 第18-20页 |
| ·文本表示模型 | 第18-19页 |
| ·文本分类工作要点 | 第19-20页 |
| ·情感分类 | 第20-22页 |
| ·词汇级情感分类 | 第20-21页 |
| ·句子级情感分类 | 第21页 |
| ·篇章级情感分类 | 第21-22页 |
| ·评价指标 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 数据获取 | 第24-36页 |
| ·目标数据 | 第24页 |
| ·数据获取面临的问题 | 第24-25页 |
| ·数据分析工具 | 第25页 |
| ·新浪微博登录 | 第25-31页 |
| ·微博登录预访问 | 第26-27页 |
| ·微博登录 | 第27-30页 |
| ·微博登录过程 | 第30-31页 |
| ·网页抓取 | 第31-32页 |
| ·页面信息提取 | 第32-33页 |
| ·URL 去重 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 短文本情感分类 | 第36-46页 |
| ·理论分析 | 第36-39页 |
| ·情感分类对象 | 第36页 |
| ·情感分类对象特征 | 第36-38页 |
| ·情感分类算法 | 第38-39页 |
| ·情感分类技术要点 | 第39-43页 |
| ·分词及词性标注 | 第39页 |
| ·特征选择 | 第39-40页 |
| ·提取情感单元 | 第40-41页 |
| ·提取评价对象 | 第41-42页 |
| ·计算情感单元权重 | 第42-43页 |
| ·评价对象对情感权重的影响 | 第43页 |
| ·情感分类架构设计 | 第43-45页 |
| ·训练模块 | 第43-44页 |
| ·模型构建模块 | 第44页 |
| ·计算模块 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 系统架构设计 | 第46-50页 |
| ·系统设计 | 第46页 |
| ·数据获取 | 第46-47页 |
| ·情感分类 | 第47-48页 |
| ·建立索引 | 第48-49页 |
| ·系统示例系统总结 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 实验及实验分析 | 第50-60页 |
| ·实验环境及语料说明 | 第50页 |
| ·实验及实验分析 | 第50-58页 |
| ·算法中参数确定 | 第50-51页 |
| ·情感词词典修正 | 第51-53页 |
| ·情感元素抽取测试 | 第53-56页 |
| ·情感句的情感判定 | 第56-57页 |
| ·算法优缺点 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及所做工作 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
