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互联网用户生成内容的情感分析研究和应用

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第一章 绪论第12-23页
    1.1 研究背景与意义第12-14页
    1.2 相关研究工作第14-20页
        1.2.1 篇章级情感分析第15-16页
        1.2.2 句子级情感分析第16-18页
        1.2.3 实体与属性级情感分析第18-19页
        1.2.4 词语级情感分析第19-20页
        1.2.5 相关工作小结第20页
    1.3 本文工作第20-21页
    1.4 论文的组织结构第21-23页
第二章 相关工作第23-33页
    2.1 相关数据集介绍第23-28页
        2.1.1 SemEval 2013 SAT数据集第23-24页
        2.1.2 SemEval 2014 ABSA数据集第24-26页
        2.1.3 情感词典数据集第26-28页
    2.2 机器学习算法简介第28-30页
        2.2.1 朴素贝叶斯算法第28-29页
        2.2.2 最大熵算法第29页
        2.2.3 支持向量机算法第29-30页
    2.3 隐式狄利克雷分布第30-31页
    2.4 条件随机场第31-32页
    2.5 系统评价方法第32-33页
第三章 句子级文本情感分析第33-43页
    3.1 概述第33页
    3.2 文本预处理第33-34页
    3.3 多样化特征抽取及特征选择第34-38页
        3.3.1 多样化特征第34-38页
        3.3.2 特征选择第38页
    3.4 机器学习算法选择第38页
    3.5 实验结果与讨论第38-42页
        3.5.1 数据集第38-39页
        3.5.2 特征选择实验结果及分析第39-40页
        3.5.3 实验结果第40-41页
        3.5.4 实验分析与讨论第41-42页
    3.6 实验结论第42页
    3.7 本章小结第42-43页
第四章 实体与属性抽取第43-55页
    4.1 概述第43页
    4.2 文本预处理第43-44页
    4.3 名词短语抽取第44-48页
        4.3.1 频繁名词短语抽取第44-47页
        4.3.2 名词短语规则第47-48页
    4.4 命名实体识别第48-49页
    4.5 名词短语抽取与命名实体识别结合第49页
    4.6 实验结果与讨论第49-54页
        4.6.1 数据集第49-50页
        4.6.2 名词短语抽取结果与分析第50-51页
        4.6.3 名词短语规则实验结果及分析第51-52页
        4.6.4 命名实体识别实验结果及分析第52页
        4.6.5 名词短语抽取与命名实体识别相结合实验结果及分析第52-53页
        4.6.6 测试集结果分析第53-54页
    4.7 实验结论第54页
    4.8 本章小结第54-55页
第五章 实体与属性级文本情感分析第55-63页
    5.1 概述第55-56页
    5.2 文本预处理第56页
    5.3 情感分类特征第56-57页
        5.3.1 情感词典特征第56页
        5.3.2 主题特征第56-57页
        5.3.3 其他特征第57页
    5.4 机器学习算法第57-58页
    5.5 实验结果与讨论第58-61页
        5.5.1 数据集第58页
        5.5.2 实验结果与分析第58-60页
        5.5.3 测试集结果分析第60-61页
    5.6 实验结论第61-62页
    5.7 本章小结第62-63页
第六章 情感分析在商业中的应用第63-67页
    6.1 研究动机第63页
    6.2 淘宝数据集第63-64页
    6.3 数据预处理和特征抽取第64-65页
        6.3.1 数据预处理第64-65页
        6.3.2 特征第65页
    6.4 实验结果和分析第65页
    6.5 实验结论第65-66页
    6.6 本章小结第66-67页
第七章 总结与展望第67-69页
    7.1 本文总结第67-68页
    7.2 将来的研究方向第68-69页
攻读学位期间发表的学术论文与科研情况第69-70页
附录一第70-71页
附录二第71-72页
参考文献第72-79页
致谢第79页

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