微博热点话题抽取及其情感分类
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-19页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 | 第9-17页 |
| 1.2.1 话题抽取 | 第9-14页 |
| 1.2.2 情感分类 | 第14-17页 |
| 1.3 本文主要研究内容与章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 基于话题标签的微博热点话题抽取 | 第19-41页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 算法介绍 | 第19-35页 |
| 2.2.1 数据获取 | 第20-24页 |
| 2.2.2 话题发现 | 第24-29页 |
| 2.2.3 话题聚类 | 第29-33页 |
| 2.2.4 话题排序 | 第33-35页 |
| 2.3 实验与分析 | 第35-40页 |
| 2.3.1 评价标准介绍 | 第35-36页 |
| 2.3.2 话题发现实验与分析 | 第36-38页 |
| 2.3.3 话题聚类实验与分析 | 第38-39页 |
| 2.3.4 话题排序实验与分析 | 第39-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 基于篇章关系的微博情感分类 | 第41-57页 |
| 3.1 引言 | 第41页 |
| 3.2 算法介绍 | 第41-50页 |
| 3.2.1 篇章关系分类 | 第42-44页 |
| 3.2.2 基于篇章关系的情感分类方法 | 第44-50页 |
| 3.3 实验与分析 | 第50-56页 |
| 3.3.1 评价标准介绍 | 第50页 |
| 3.3.2 篇章关系分布统计 | 第50-51页 |
| 3.3.3 特征有效性验证 | 第51-53页 |
| 3.3.4 算法有效性验证 | 第53-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 大规模情感词典的构建与情感分类 | 第57-66页 |
| 4.1 引言 | 第57页 |
| 4.2 算法介绍 | 第57-61页 |
| 4.2.1 总体流程 | 第57-58页 |
| 4.2.2 表情符种子获取 | 第58-59页 |
| 4.2.3 情感分值计算 | 第59-61页 |
| 4.3 实验与分析 | 第61-65页 |
| 4.3.1 词典规模有效性验证 | 第62-63页 |
| 4.3.2 多词典性能对比 | 第63-64页 |
| 4.3.3 特征融合 | 第64-65页 |
| 4.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 用户情绪在线分析平台 | 第66-70页 |
| 5.1 引言 | 第66页 |
| 5.2 系统框架 | 第66-68页 |
| 5.3 在线演示系统 | 第68-69页 |
| 5.3.1 Flex 简介 | 第68-69页 |
| 5.3.2 系统功能简介 | 第69页 |
| 5.4 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
