| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 文本聚类研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.2 情感分析研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 研究现状评述 | 第14页 |
| 1.3 研究思路与方法 | 第14-17页 |
| 1.3.1 本文研究思路 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究方法和研究工具 | 第15-17页 |
| 第二章 基本理论概述 | 第17-26页 |
| 2.1 基本概念 | 第17-18页 |
| 2.1.1 公共事务的概念 | 第17页 |
| 2.1.2 主题抽取相关概念 | 第17-18页 |
| 2.2 主题聚类及相关技术 | 第18-24页 |
| 2.2.1 主题聚类概述 | 第18-19页 |
| 2.2.2 主题聚类预处理技术 | 第19-24页 |
| 2.3 情感倾向分析 | 第24-26页 |
| 2.3.1 情感倾向的含义 | 第24页 |
| 2.3.2 情感倾向分析的一般步骤 | 第24-26页 |
| 第三章 公共事务讨论主题聚类及情感倾向分析框架 | 第26-38页 |
| 3.1 公共事务讨论文本特征 | 第26-27页 |
| 3.2 讨论文本的主题聚类与情感分析目标 | 第27-28页 |
| 3.3 公共事务讨论主题聚类与情感倾向分析框架 | 第28-38页 |
| 3.3.1 文本预处理 | 第28-29页 |
| 3.3.2 主题抽取 | 第29-30页 |
| 3.3.3 主题聚类 | 第30-35页 |
| 3.3.4 文本情感倾向性分析 | 第35-38页 |
| 第四章 实验与结果分析 | 第38-47页 |
| 4.1 数据选取 | 第38-39页 |
| 4.2 数据处理 | 第39-45页 |
| 4.2.1 分词 | 第39-40页 |
| 4.2.2 文本主题抽取 | 第40-41页 |
| 4.2.3 基于《知网》语义相似度的文本相似度计算 | 第41-42页 |
| 4.2.4 基于主题的文本聚类 | 第42-43页 |
| 4.2.5 聚类性能评价 | 第43-44页 |
| 4.2.6 各类文本情感倾向分析 | 第44-45页 |
| 4.3 数据结果分析 | 第45-47页 |
| 4.3.1 聚类结果分析 | 第45页 |
| 4.3.2 情感倾向结果分析 | 第45-47页 |
| 第五章 结论与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 本文的主要工作及不足 | 第47页 |
| 5.1.1 本文的主要工作 | 第47页 |
| 5.1.2 本文的不足之处 | 第47页 |
| 5.2 研究趋势与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 在学期间研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |