| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 文本特征词提取研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 情感倾向分析研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 基础理论和相关研究 | 第14-20页 |
| 2.1 中文文本分词方法 | 第14-15页 |
| 2.1.1 基于字符串匹配的分词方法 | 第14页 |
| 2.1.2 基于理解的分词方法 | 第14-15页 |
| 2.1.3 基于统计的分词方法 | 第15页 |
| 2.1.4 基于语义的分词方法 | 第15页 |
| 2.2 文本特征词提取方法 | 第15-16页 |
| 2.3 情感倾向分析的相关研究 | 第16-19页 |
| 2.3.1 情感倾向分析研究现状 | 第16-17页 |
| 2.3.2 典型情感倾向分析方法介绍 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于固定模式的视频评论特征词提取 | 第20-28页 |
| 3.1 视频评论特征词提取过程 | 第20-21页 |
| 3.2 视频评论采集及预处理 | 第21-23页 |
| 3.2.1 视频评论采集 | 第21-23页 |
| 3.2.2 视频评论预处理 | 第23页 |
| 3.3 视频评论分词和词性标注 | 第23-25页 |
| 3.3.1 视频评论分词 | 第23-24页 |
| 3.3.2 视频评论词性标注 | 第24-25页 |
| 3.4 视频评论固定模式提取 | 第25-27页 |
| 3.5 视频评论特征词提取 | 第27页 |
| 3.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于《知网》的视频评论情感倾向分析 | 第28-40页 |
| 4.1 视频评论情感倾向分析流程 | 第28-29页 |
| 4.2 视频评论模型构建 | 第29-31页 |
| 4.3 情感基准词集合选取 | 第31-33页 |
| 4.4 基于《知网》的主题词相似度计算 | 第33-35页 |
| 4.4.1 《知网》的组织结构 | 第33页 |
| 4.4.2 基于《知网》的词语相似度计算 | 第33-35页 |
| 4.4.3 基于《知网》的主题词相似度计算 | 第35页 |
| 4.5 基于《知网》的极性词情感倾向计算 | 第35-39页 |
| 4.5.1 基于《知网》的词语情感倾向计算方法介绍 | 第36-37页 |
| 4.5.2 基于《知网》的词语情感倾向方法改进 | 第37-38页 |
| 4.5.3 基于《知网》的视频极性词情感倾向计算 | 第38-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 视频评论中的特征词提取与情感倾向分析系统设计与实现 | 第40-51页 |
| 5.1 系统环境搭建 | 第40-41页 |
| 5.2 系统分析与设计 | 第41-50页 |
| 5.2.1 特征词提取模块 | 第42-44页 |
| 5.2.2 基于《知网》的主题词相似度计算模块 | 第44-45页 |
| 5.2.3 基于《知网》的极性词情感倾向计算模块 | 第45页 |
| 5.2.4 实验结果及分析 | 第45-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 工作总结 | 第51页 |
| 6.2 工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |