| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第8-10页 |
| ·相关工作研究现状 | 第10-13页 |
| ·文本聚类方法研究现状 | 第10-11页 |
| ·情感分析研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文主要工作及内容 | 第13-14页 |
| ·新闻聚类方法研究 | 第13页 |
| ·新闻聚类相关情感目标抽取 | 第13-14页 |
| ·情感目标相关的新闻评论情感分析技术研究 | 第14页 |
| ·文章组织结构 | 第14-17页 |
| 第2章 基于情感分析的新闻浏览平台结构描述 | 第17-23页 |
| ·基于情感分析的新闻浏览平台系统架构 | 第17-19页 |
| ·评论获取模块 | 第19页 |
| ·新闻聚类模块 | 第19-20页 |
| ·情感目标候选抽取模块 | 第20页 |
| ·情感目标相关的新闻评论情感分析模块 | 第20-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 新闻聚类方法研究 | 第23-38页 |
| ·新闻聚类的问题描述 | 第23-24页 |
| ·两种基本文本聚类方法 | 第24-26页 |
| ·K 均值聚类方法 | 第24-25页 |
| ·合并层次聚类方法 | 第25-26页 |
| ·基于狄利克雷过程的聚类方法 | 第26-30页 |
| ·狄利克雷混合模型概述 | 第26-28页 |
| ·狄利克雷过程集 | 第28-30页 |
| ·结合多种特征的聚类方法 | 第30-33页 |
| ·同时处理多种特征的K 均值与合并层次聚类方法 | 第30-31页 |
| ·同时处理多种特征的狄利克雷过程集 | 第31-33页 |
| ·实验与分析 | 第33-36页 |
| ·不同聚类方法在实验数据集上的性能比较 | 第33-35页 |
| ·不同聚类方法在真实数据集上的性能比较 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于命名实体识别的情感目标候选抽取 | 第38-45页 |
| ·基于命名实体识别的情感目标抽取 | 第38-39页 |
| ·一种高效的语篇命名实体抽取方法 | 第39-40页 |
| ·新闻聚类相关情感目标候选列表获取方法 | 第40-41页 |
| ·命名实体抽取结果对新闻聚类的反作用 | 第41-42页 |
| ·实验与分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 情感目标相关的新闻评论情感分析 | 第45-61页 |
| ·情感目标相关的新闻评论情感分析的必要性描述 | 第45-47页 |
| ·基于依存句法特征的情感目标相关的新闻评论情感分析 | 第47-50页 |
| ·情感目标相关的新闻评论情感分析方法的工作流程 | 第50-56页 |
| ·前处理过程 | 第50页 |
| ·依存句法分析 | 第50-52页 |
| ·情感目标无关的情感分析 | 第52-53页 |
| ·基于句法特征的二阶段情感分析 | 第53-55页 |
| ·基于统计机器学习方法的情感目标相关情感分析 | 第55-56页 |
| ·实验与分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |