基于半监督学习的用户情感分析系统的设计与原型实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第16-26页 |
| 2.1 自然语言处理相关概念 | 第16-17页 |
| 2.1.1 N-GRAM | 第16页 |
| 2.1.2 词性标注 | 第16页 |
| 2.1.3 词形还原 | 第16-17页 |
| 2.2 特征选择相关技术 | 第17-19页 |
| 2.2.1 向量空间模型 | 第17页 |
| 2.2.2 词频 | 第17-18页 |
| 2.2.3 卡方检验 | 第18-19页 |
| 2.2.4 信息增益 | 第19页 |
| 2.3 机器学习相关技术 | 第19-24页 |
| 2.3.1 支持向量机 | 第20-21页 |
| 2.3.2 朴素贝叶斯 | 第21页 |
| 2.3.3 半监督学习 | 第21-24页 |
| 2.4 系统相关框架 | 第24-25页 |
| 2.4.1 Weka | 第24页 |
| 2.4.2 Storm | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 情感分析系统需求分析 | 第26-40页 |
| 3.1 系统总体概述 | 第26-28页 |
| 3.1.1 系统需求背景 | 第26页 |
| 3.1.2 系统用户描述 | 第26-27页 |
| 3.1.3 总体功能需求 | 第27-28页 |
| 3.2 系统辅助模块需求分析 | 第28-30页 |
| 3.2.1 数据采集需求 | 第28页 |
| 3.2.2 数据预处理需求分析 | 第28-30页 |
| 3.3 特征选择模块需求分析 | 第30-33页 |
| 3.4 算法实体模块需求分析 | 第33-38页 |
| 3.4.1 情感词典子模块需求分析 | 第34-35页 |
| 3.4.2 机器学习子模块需求分析 | 第35-37页 |
| 3.4.3 半监督学习子模块需求分析 | 第37-38页 |
| 3.5 分布式组合运算模块需求分析 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 情感分析系统的设计 | 第40-62页 |
| 4.1 系统整体架构设计 | 第40-41页 |
| 4.2 系统辅助模块设计 | 第41-46页 |
| 4.2.1 数据采集设计 | 第41-42页 |
| 4.2.2 数据格式设计 | 第42-44页 |
| 4.2.3 数据预处理设计 | 第44-46页 |
| 4.3 特征选择模块设计 | 第46-52页 |
| 4.3.1 特征种类设计 | 第46-51页 |
| 4.3.1.1 情感特征 | 第47-49页 |
| 4.3.1.2 单词特征 | 第49-50页 |
| 4.3.1.3 依存关系特征 | 第50-51页 |
| 4.3.2 特征提取设计 | 第51-52页 |
| 4.4 算法实体模块设计 | 第52-57页 |
| 4.4.1 情感词典模块设计 | 第52-54页 |
| 4.4.2 机器学习模块设计 | 第54-55页 |
| 4.4.3 半监督模块设计 | 第55-57页 |
| 4.5 分布式组合运算模块设计 | 第57-61页 |
| 4.6 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 情感分析系统的原型实现与测试 | 第62-83页 |
| 5.1 系统辅助模块实现 | 第62-66页 |
| 5.1.1 数据集说明 | 第62页 |
| 5.1.2 数据预处理实现 | 第62-66页 |
| 5.2 特征选择实现 | 第66-70页 |
| 5.2.1 特征提取 | 第66-68页 |
| 5.2.2 特征筛选 | 第68-70页 |
| 5.3 算法模块实现 | 第70-78页 |
| 5.3.1 情感词典算法实现 | 第70-73页 |
| 5.3.2 机器学习算法实现 | 第73-75页 |
| 5.3.3 半监督算法实现 | 第75-78页 |
| 5.4 分布式组合运算模块实现 | 第78-82页 |
| 5.5 本章小结 | 第82-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 研究总结 | 第83-84页 |
| 6.2 研究展望 | 第84-85页 |
| 致谢 | 第85-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
