| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 情感词典构建 | 第11-12页 |
| 1.2.2 文本情感倾向性分析 | 第12-14页 |
| 1.2.3 研究现状小结 | 第14页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 关键技术介绍 | 第16-22页 |
| 2.1 特征选择方法 | 第16-18页 |
| 2.1.1 文档频率 | 第16页 |
| 2.1.2 互信息 | 第16-17页 |
| 2.1.3 卡方检验 | 第17页 |
| 2.1.4 信息增益 | 第17-18页 |
| 2.1.5 情感词典 | 第18页 |
| 2.2 文本情感倾向性分析方法 | 第18-20页 |
| 2.2.1 词典规则的方法 | 第18-19页 |
| 2.2.2 有监督的机器学习方法 | 第19-20页 |
| 2.3 评价指标 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 融合类别情感相关度的情感词典构建方法 | 第22-31页 |
| 3.1 基础工作 | 第22-23页 |
| 3.1.1 构建基础情感词典 | 第22页 |
| 3.1.2 构建候选情感词集合 | 第22-23页 |
| 3.1.3 选取基准情感词 | 第23页 |
| 3.2 融合类别情感相关度的情感词典构建方法 | 第23-27页 |
| 3.2.1 候选情感词与文本类别的情感相关度计算 | 第24-25页 |
| 3.2.2 候选情感词与基准情感词的情感相关度计算 | 第25-26页 |
| 3.2.3 融合类别情感相关度的词语情感倾向判别方法 | 第26页 |
| 3.2.4 构建扩展情感词典 | 第26-27页 |
| 3.3 实验及结果分析 | 第27-29页 |
| 3.3.1 实验语料 | 第27页 |
| 3.3.2 实验设计 | 第27页 |
| 3.3.3 实验结果分析 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 融合情感贡献度的短文本情感倾向性分析方法 | 第31-39页 |
| 4.1 词典构建与特征选择 | 第31-32页 |
| 4.1.1 词典构建 | 第31页 |
| 4.1.2 特征选择 | 第31-32页 |
| 4.2 融合情感贡献度的短文本情感倾向性分析方法 | 第32-36页 |
| 4.2.1 情感词的情感贡献度计算 | 第32-34页 |
| 4.2.2 分句的情感贡献度计算 | 第34页 |
| 4.2.3 情感整体的情感贡献度计算 | 第34-35页 |
| 4.2.4 融合情感贡献度的短文本情感倾向性分析方法 | 第35-36页 |
| 4.3 实验及结果分析 | 第36-38页 |
| 4.3.1 实验语料 | 第36页 |
| 4.3.2 实验设计 | 第36-37页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 融合情感贡献度的短文本情感倾向性分析系统 | 第39-44页 |
| 5.1 系统设计的意义 | 第39页 |
| 5.2 系统的开发环境 | 第39-40页 |
| 5.3 系统设计的方案 | 第40-41页 |
| 5.4 主要模块功能展示 | 第41-43页 |
| 5.4.1 信息采集 | 第41-42页 |
| 5.4.2 主观性文本识别 | 第42页 |
| 5.4.3 情感倾向性分析 | 第42-43页 |
| 5.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第六章 总结和展望 | 第44-46页 |
| 6.1 全文总结 | 第44-45页 |
| 6.2 工作展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50页 |
