| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 相关技术研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 存在的问题及分析 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第13页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第13-15页 |
| 2 基于商品属性的评论情感挖掘 | 第15-30页 |
| 2.1 研究目标 | 第15页 |
| 2.2 系统框架 | 第15-18页 |
| 2.4 评论文本预处理 | 第18-22页 |
| 2.5 属性和观点词抽取 | 第22-28页 |
| 2.6 情感倾向性分析 | 第28页 |
| 2.7 属性情感级别展示 | 第28-29页 |
| 2.8 本章小结 | 第29-30页 |
| 3 文本信息预处理 | 第30-39页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 统计与词典相结合的中文分词算法 | 第30-33页 |
| 3.3 viterbi 算法查找 HMM 词性标注的最优路径 | 第33-35页 |
| 3.4 实验结论分析 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 4 属性提取与关联 | 第39-52页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 相关术语 | 第40-41页 |
| 4.3 频繁属性提取 | 第41-44页 |
| 4.4 基于商品属性的剪枝规则 | 第44-46页 |
| 4.5 商品属性与观点词关联的剪枝规则 | 第46-48页 |
| 4.6 非频繁属性提取 | 第48-49页 |
| 4.7 实验设计 | 第49-50页 |
| 4.8 本章小结 | 第50-52页 |
| 5 基于属性的情感倾向分析 | 第52-58页 |
| 5.1 引言 | 第52页 |
| 5.2 基于属性的情感分析算法 | 第52-55页 |
| 5.3 实验设计 | 第55-57页 |
| 5.4 本章小节 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 工作总结 | 第58页 |
| 6.2 工作展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |