中文微博情绪分析技术研究
| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第12-14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 第2章 中文微博特点分析 | 第16-22页 |
| 2.1 语言情绪表达特征分析 | 第16-19页 |
| 2.2 非语言情绪表达特征分析 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于依存句法的情感词计算方法 | 第22-34页 |
| 3.1 中文情感词汇本体介绍 | 第22-23页 |
| 3.2 依存句法分析 | 第23-25页 |
| 3.3 情感词计算方法 | 第25-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于SVM的微博情绪分类 | 第34-46页 |
| 4.1 SVM分类原理 | 第34-38页 |
| 4.2 微博特征的构建 | 第38-42页 |
| 4.3 多分类的实现 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-46页 |
| 第5章 基于规则的微博情绪分类 | 第46-56页 |
| 5.1 情绪判别规则 | 第46-52页 |
| 5.2 情绪识别规则 | 第52-54页 |
| 5.3 本章小结 | 第54-56页 |
| 第6章 实验结果与分析 | 第56-62页 |
| 6.1 实验数据与评测方法 | 第56-57页 |
| 6.2 实验方法流程 | 第57-58页 |
| 6.3 情绪判别实验结果与分析 | 第58-59页 |
| 6.4 情绪识别实验结果与分析 | 第59-60页 |
| 6.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第7章 结论与展望 | 第62-66页 |
| 7.1 结论 | 第62-63页 |
| 7.2 存在的问题分析 | 第63-64页 |
| 7.3 下一步工作展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
