| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 文本倾向性分类的难点 | 第11-12页 |
| 1.3 文本倾向性分类的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 文本分类技术基础 | 第16-31页 |
| 2.1 概述 | 第16-18页 |
| 2.2 文本预处理 | 第18-19页 |
| 2.3 文本表示模型 | 第19-21页 |
| 2.3.1 向量空间模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 布尔模型 | 第20页 |
| 2.3.3 概率模型 | 第20-21页 |
| 2.4 文本特征选取 | 第21-24页 |
| 2.4.1 文档频率法 | 第21页 |
| 2.4.2 信息增益法 | 第21-22页 |
| 2.4.3 χ2 统计量法 | 第22-23页 |
| 2.4.4 互信息法 | 第23-24页 |
| 2.5 文本特征权重计算 | 第24-25页 |
| 2.6 文本分类器 | 第25-28页 |
| 2.6.1 朴素贝叶斯分类器 | 第25-26页 |
| 2.6.2 基于支持向量机的分类器 | 第26-27页 |
| 2.6.3 k-最邻近法 | 第27-28页 |
| 2.7 文本分类评估 | 第28-30页 |
| 2.8 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 评价对象及其情感特征识别 | 第31-44页 |
| 3.1 语义分析技术基础 | 第31-36页 |
| 3.1.1 基础分析平台 | 第31-33页 |
| 3.1.2 同义词词林 | 第33-34页 |
| 3.1.3 依存句法分析 | 第34-36页 |
| 3.2 评价对象及其相关情感特征识别 | 第36-43页 |
| 3.2.1 情感特征候选集获取 | 第36-38页 |
| 3.2.2 评价对象及相关情感特征的识别 | 第38-43页 |
| 3.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 基于评价对象及情感特征的中文文本倾向性分类系统 | 第44-51页 |
| 4.1 基于评价对象及情感特征的文本向量模型 | 第44-48页 |
| 4.1.1 传统文本向量模型在文本倾向性分类中的困境 | 第44-45页 |
| 4.1.2 基于评价对象及情感特征的文本向量模型表示 | 第45-46页 |
| 4.1.3 基于评价对象及情感特征的文本向量模型建立及特征权重计算 | 第46-48页 |
| 4.2 系统架构 | 第48-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 系统实验与结果分析 | 第51-61页 |
| 5.1 实验数据集及分类结果评价方法 | 第51-52页 |
| 5.1.1 实验数据集 | 第51-52页 |
| 5.1.2 分类结果评价方法 | 第52页 |
| 5.2 基于传统文本分类方法的中文文本倾向性分类实验 | 第52-58页 |
| 5.3 基于评价对象及其情感特征的中文文本倾向性分类实验 | 第58-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 结论 | 第61-62页 |
| 6.2 展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第67-69页 |
