基于产品评论的意见挖掘与情感分析研究
| 摘要 | 第5-6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 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 意见挖掘研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 意见挖掘系统介绍 | 第13页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 相关理论和技术 | 第16-29页 |
| 2.1 中文语言信息的结构化研究 | 第16-19页 |
| 2.2 意见信息的结构化模型 | 第19-20页 |
| 2.3 意见挖掘任务及研究方法 | 第20-28页 |
| 2.3.1 意见挖掘任务 | 第20页 |
| 2.3.2 意见挖掘的研究方法 | 第20-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于依存句法的评价要素迭代识别 | 第29-46页 |
| 3.1 依存句法分析 | 第29-32页 |
| 3.1.1 依存句法的概念 | 第29-30页 |
| 3.1.2 依存句法的研究现状 | 第30-32页 |
| 3.2 基于依存句法的评价要素迭代识别算法 | 第32-39页 |
| 3.2.1 评价要素间依存关系的类型 | 第32-34页 |
| 3.2.2 迭代识别算法的设计 | 第34-39页 |
| 3.3 实验与分析 | 第39-44页 |
| 3.3.1 实验数据与测评指标 | 第40页 |
| 3.3.2 实验结果分析 | 第40-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 评价搭配抽取及其情感倾向性分析 | 第46-62页 |
| 4.1 基于依存句法的关系传递算法 | 第46-54页 |
| 4.1.1 基础依存关系的选择 | 第48页 |
| 4.1.2 传递关系的限定 | 第48-50页 |
| 4.1.3 关系传递算法的设计 | 第50-52页 |
| 4.1.4 领域知识过滤 | 第52-54页 |
| 4.2 情感倾向性分析 | 第54-58页 |
| 4.2.1 评论句情感倾向类型及情感表达模式 | 第54页 |
| 4.2.2 评价搭配情感倾向性分析 | 第54-58页 |
| 4.3 实验与分析 | 第58-60页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第58-59页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 基于在线产品评论的.碑分析系统 | 第62-75页 |
| 5.1 系统整体架构设计 | 第62-67页 |
| 5.1.1 评论信息采集 | 第62-63页 |
| 5.1.2 评论信息抽取与倾向性分析 | 第63-64页 |
| 5.1.3 碑分析 | 第64-67页 |
| 5.1.4 信息展示 | 第67页 |
| 5.2 系统演示 | 第67-74页 |
| 5.3 本章小结 | 第74-75页 |
| 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附件 | 第84页 |
