面向微博的短文本多分类研究
| Abstract | 第1-5页 |
| 论文摘要 | 第5-9页 |
| 引言 | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·主要工作 | 第12-13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 2 相关理论与研究综述 | 第15-26页 |
| ·微博文本特点 | 第15页 |
| ·网络爬虫简介 | 第15-16页 |
| ·微博短文本分类技术相关研究 | 第16-24页 |
| ·微博短文本预处理 | 第16-17页 |
| ·短文本表示 | 第17-18页 |
| ·短文本特征选择方法 | 第18-21页 |
| ·短文本分类方法 | 第21-24页 |
| ·微博情感分析研究 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 3 微博数据的实时抓取与预处理 | 第26-33页 |
| ·针对微博的分布式主题爬虫 | 第26-28页 |
| ·网络爬虫技术 | 第26-27页 |
| ·分布式主题爬虫 | 第27-28页 |
| ·微博数据的解析和预处理 | 第28-32页 |
| ·微博数据的解析和结构化存储 | 第28-30页 |
| ·微博文本预处理 | 第30-31页 |
| ·微博文本分词 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 4 微博短文本主题分类研究 | 第33-46页 |
| ·现有分类方法中存在问题 | 第33-34页 |
| ·基于主题模型的微博文本分类方法 | 第34-42页 |
| ·LDA主题模型介绍 | 第34-38页 |
| ·基于主题模型表示的微博分类方法介绍 | 第38-42页 |
| ·实验与结果分析 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 微博短文本情感分析研究 | 第46-60页 |
| ·微博情感分析方法介绍 | 第47-51页 |
| ·微博主客观分类 | 第47-48页 |
| ·微博情感分类 | 第48-51页 |
| ·微博短文本情感分析具体方法 | 第51-56页 |
| ·微博情感词典构建 | 第51-54页 |
| ·微博短文本主客观分类 | 第54-55页 |
| ·微博短文本情感极性分类 | 第55-56页 |
| ·实验与结果分析 | 第56-59页 |
| ·实验语料来源 | 第56页 |
| ·评价标准 | 第56-57页 |
| ·微博主客观分类实验结果分析 | 第57-58页 |
| ·微博情感倾向性判别实验结果分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 6 微博多分类系统设计与实现 | 第60-67页 |
| ·系统框架介绍 | 第60-61页 |
| ·微博数据获取模块 | 第61-64页 |
| ·微博数据预处理和存储模块 | 第64-65页 |
| ·微博多分类模块 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 7 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 在学研究成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
