基于产品特征的用户评论情感倾向分析研究
| 致谢 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第16-19页 |
| 1.2.1 特征抽取研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.2 情感分析研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第19-20页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第20-21页 |
| 第二章 评论挖掘相关理论与技术 | 第21-28页 |
| 2.1 评论挖掘概述 | 第21-22页 |
| 2.1.1 评论挖掘的任务 | 第21页 |
| 2.1.2 产品特征的概念 | 第21-22页 |
| 2.2 中文分词与词性标注技术 | 第22-24页 |
| 2.2.1 中文分词 | 第22-24页 |
| 2.2.2 词性标注 | 第24页 |
| 2.2.3 分词工具 | 第24页 |
| 2.3 关联规则 | 第24-26页 |
| 2.3.1 关联规则的相关概念 | 第24-25页 |
| 2.3.2 Apriori算法 | 第25-26页 |
| 2.4 语义词典资源 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 用户评论中的产品特征抽取 | 第28-37页 |
| 3.1 评论数据爬取 | 第28-29页 |
| 3.2 评论数据预处理 | 第29-32页 |
| 3.3 产品特征抽取及特征过滤 | 第32-33页 |
| 3.3.1 产品特征抽取 | 第32页 |
| 3.3.2 独立规则过滤 | 第32页 |
| 3.3.3 常见非产品特征词过滤 | 第32-33页 |
| 3.3.4 单字名词、单字动词过滤 | 第33页 |
| 3.4 非频繁产品特征抽取方法 | 第33页 |
| 3.5 实验与分析 | 第33-36页 |
| 3.5.1 实验语料 | 第33-34页 |
| 3.5.2 实验评估指标 | 第34页 |
| 3.5.3 实验结果 | 第34-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 基于产品特征的用户评论情感倾向分析 | 第37-48页 |
| 4.1 情感词典的构建 | 第37-41页 |
| 4.1.1 褒贬义情感词典的构建 | 第37-38页 |
| 4.1.2 否定词词典的构建 | 第38-39页 |
| 4.1.3 程度副词词典的构建 | 第39-40页 |
| 4.1.4 动态情感词词典的构建 | 第40-41页 |
| 4.2 基于产品特征的评论情感倾向分析方法 | 第41-45页 |
| 4.2.1 产品特征词和情感词识别 | 第42-43页 |
| 4.2.2 否定词处理 | 第43页 |
| 4.2.3 程度副词处理 | 第43页 |
| 4.2.4 动态情感词处理 | 第43-44页 |
| 4.2.5 评论文本情感倾向分析 | 第44-45页 |
| 4.3 实验与分析 | 第45-47页 |
| 4.3.1 意见句和评价组合单元识别实验与分析 | 第45-47页 |
| 4.3.2 评论情感倾向分析实验 | 第47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 研究总结 | 第48页 |
| 5.2 工作展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间学术活动及成果情况 | 第54-55页 |
