HANA系统文本情感分析模块的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 项目背景 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外情感分析技术发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 背景词汇 | 第13-15页 |
| 1.4 本文的主要工作和组织结构 | 第15-16页 |
| 第二章 技术综述 | 第16-25页 |
| 2.1 LST基础库 | 第16-18页 |
| 2.2 应用框架 | 第18-19页 |
| 2.3 SVM | 第19-20页 |
| 2.4 内表 | 第20-21页 |
| 2.5 Make工具 | 第21-22页 |
| 2.6 Icecream工具 | 第22-24页 |
| 2.7 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 社交媒体分析系统分析与设计 | 第25-38页 |
| 3.1 社交媒体分析系统整体概述 | 第25-27页 |
| 3.1.1 社交媒体分析系统架构 | 第25-26页 |
| 3.1.2 文本抓取功能 | 第26-27页 |
| 3.1.3 关键词提取功能 | 第27页 |
| 3.1.4 情感分析功能 | 第27页 |
| 3.2 社交媒体分析系统的需求分析 | 第27-29页 |
| 3.2.1 关键词提取模块功能分析 | 第28页 |
| 3.2.2 情感分析模块功能分析 | 第28-29页 |
| 3.3 社交媒体分析系统概要设计 | 第29-37页 |
| 3.3.1 数据接口设计 | 第29-34页 |
| 3.3.2 关键词提取模块流程设计 | 第34-35页 |
| 3.3.3 情感分析模块流程设计 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 情感分析模块的详细设计与实现 | 第38-64页 |
| 4.1 情感分析模块概述 | 第38页 |
| 4.2 情感分析模块的详细设计 | 第38-49页 |
| 4.2.1 接口设计 | 第38-45页 |
| 4.2.2 特征提取方法设计 | 第45-47页 |
| 4.2.3 三类分类方法设计 | 第47-48页 |
| 4.2.4 SVM分类器建模参数设计 | 第48-49页 |
| 4.3 情感分析模块的实现 | 第49-61页 |
| 4.3.1 应用框架调用接口的实现 | 第49-50页 |
| 4.3.2 情感分析模块封装接口的实现 | 第50-51页 |
| 4.3.3 训练函数的实现 | 第51-52页 |
| 4.3.4 分类函数的实现 | 第52-54页 |
| 4.3.5 系统词典加载查询的实现 | 第54-56页 |
| 4.3.6 提取文本特征的实现 | 第56-59页 |
| 4.3.7 封装SVM分类器的实现 | 第59-61页 |
| 4.4 情感分析模块的测试与分析 | 第61-63页 |
| 4.4.1 测试方法 | 第61页 |
| 4.4.2 准确率数据及分析 | 第61-62页 |
| 4.4.3 性能数据及分析 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64页 |
| 5.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录 | 第70-72页 |
