| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第1章 引言 | 第12-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·词语级情感分析 | 第13-14页 |
| ·语句级情感分析 | 第14-15页 |
| ·篇章级情感分析 | 第15-16页 |
| ·微博短文本情感分析 | 第16页 |
| ·本文研究内容及组织结构 | 第16-19页 |
| ·本文的研究内容 | 第16-17页 |
| ·论文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 微博短文本情感分析基础研究 | 第19-36页 |
| ·微博及短文本 | 第19-21页 |
| ·微博采集及预处理 | 第21-27页 |
| ·微博采集方法研究 | 第21-24页 |
| ·微博短文本预处理 | 第24-27页 |
| ·文本表示技术 | 第27-31页 |
| ·文本表示模型 | 第27-29页 |
| ·文本特征抽取 | 第29-31页 |
| ·文本情感分类器 | 第31-35页 |
| ·Rocchio 分类器 | 第32页 |
| ·K-最近邻分类器 | 第32-33页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第33-34页 |
| ·支持向量机分类器 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 中文微博情感词典构建 | 第36-48页 |
| ·中文情感资源介绍 | 第36-39页 |
| ·情感分析用词语集 | 第36-37页 |
| ·NTUSD 词典 | 第37页 |
| ·中文情感词汇本体库 | 第37-38页 |
| ·其它中文情感词典 | 第38-39页 |
| ·中文微博情感词典的情感分类 | 第39-40页 |
| ·基础情感词库的构建 | 第40-41页 |
| ·基于《知网》的情感词扩展 | 第41-44页 |
| ·基于《知网》的词语相似度计算 | 第42-43页 |
| ·基于《知网》相似度计算的情感词扩充算法 | 第43-44页 |
| ·基于 NTUSD 词典的情感词扩展 | 第44-45页 |
| ·基于《同义词林》的情感词扩展 | 第45-46页 |
| ·网络词语扩展 | 第46-47页 |
| ·微博表情符号扩展 | 第47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 基于情感词语义加权的微博情感分析 | 第48-56页 |
| ·微博细粒度情感分析任务分析 | 第48-49页 |
| ·情感词的语义加权方法 | 第49-50页 |
| ·影响情感分析的因素 | 第50-53页 |
| ·关于程度副词的分析 | 第51-52页 |
| ·关于关联词的分析 | 第52页 |
| ·关于否定词的分析 | 第52-53页 |
| ·基于情感词语义加权的情感分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于多特征融合的微博情感细分类 | 第56-76页 |
| ·微博情感语义特征选择 | 第56-60页 |
| ·微博情感向量空间模型 | 第60-61页 |
| ·基于多特征融合的情感分类流程 | 第61-62页 |
| ·微博情感挖掘系统简介 | 第62-66页 |
| ·系统框架设计 | 第62-63页 |
| ·系统主要功能简介 | 第63-66页 |
| ·实验结果及分析 | 第66-75页 |
| ·实验数据集 | 第66-67页 |
| ·评估指标 | 第67-68页 |
| ·基于不同词典的情感分析实验结果与分析 | 第68-69页 |
| ·基于不同维数特征的情感细分类实验结果与分析 | 第69-70页 |
| ·基于不同特征组合的情感细分类实验结果与分析 | 第70-71页 |
| ·基于不同情感分析方法的实验结果与分析 | 第71-73页 |
| ·NLP&CC2013 中文微博情绪分析评测结果与分析 | 第73-74页 |
| ·第五届中文倾向性分析评测结果与分析 | 第74-75页 |
| ·本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 基于 SVM 的跨语言情感分类 | 第76-83页 |
| ·跨语言文本分类 | 第76页 |
| ·跨语言情感分类 | 第76-77页 |
| ·基于 SVM 的跨语言情感分类方法 | 第77-80页 |
| ·基于 SVM 的跨语言分类流程 | 第77-78页 |
| ·“英-中”特征词库的构建 | 第78页 |
| ·特征权重计算 | 第78-80页 |
| ·跨语言情感分类的改进 | 第80页 |
| ·实验结果与分析 | 第80-82页 |
| ·数据集与评价指标 | 第80-81页 |
| ·对比实验结果与分析 | 第81-82页 |
| ·本章小结 | 第82-83页 |
| 第7章 总结和展望 | 第83-86页 |
| ·本文总结 | 第83-84页 |
| ·下一步工作 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-89页 |
| 个人简历及在校期间的科研成果 | 第89-90页 |
| 致谢 | 第90页 |