ABSTRACT | 第4页 |
摘要 | 第5-10页 |
Chapter 1: INTRODUCTION | 第10-23页 |
1.1. Early History | 第12-15页 |
1.2. Motivation of the Thesis | 第15-17页 |
1.3. Problem Definition | 第17-19页 |
1.4. Objectives of Research | 第19-20页 |
1.5. Expected Outcomes | 第20-22页 |
1.5.1. Applications as a Sub-component Technology | 第20-21页 |
1.5.2. Applications across Different Domains | 第21-22页 |
1.6. Summary | 第22-23页 |
Chapter 2: PRE-REQUISITES | 第23-39页 |
2.1. Data Corpus | 第24-27页 |
2.1.1. Dataset Includes | 第24-26页 |
2.1.2. Why Exploit Mentioned Dataset? | 第26-27页 |
2.2. Content Pre-processing | 第27-32页 |
2.2.1. Transcription | 第27-29页 |
2.2.2. Other Pre-processing Techniques | 第29-32页 |
2.3. Sentiment and Subjectivity Classification | 第32-34页 |
2.3.1. Methodology | 第32-33页 |
2.3.2. Experimental Results on a Different Dataset | 第33-34页 |
2.4. Classification Based on Supervised and Unsupervised Learning Methods | 第34-38页 |
2.4.1. Features Used by Learning Algorithms | 第34-35页 |
2.4.2. Existing Learning Methods | 第35-38页 |
2.4.3. Why Choose Mentioned Learning Methods | 第38页 |
2.5 Summary | 第38-39页 |
Chapter 3: Analysis of a Linguistic Technique for Semantic Orientation | 第39-71页 |
3.1. Key Steps | 第40-52页 |
3.1.1. Opinion Words,Phrases and Idioms | 第40-42页 |
3.1.2. Aggregating Opinions for a Feature | 第42-43页 |
3.1.3. Linguistic Rules | 第43-52页 |
3.2. Algorithm | 第52-54页 |
3.3. Experimentation | 第54-62页 |
3.4. Comparisons and Results | 第62-68页 |
3.4.1. Accuracy Measures | 第62页 |
3.4.2. Precision Scores | 第62-63页 |
3.4.3. Accuracy versus Log of Words | 第63-64页 |
3.4.4. Time Consumption of Training and Testing Data | 第64-66页 |
3.4.5. Classifier Strengths and Weaknesses | 第66-67页 |
3.4.6. Execution Time versus Number of Feature Vectors | 第67-68页 |
3.5. Comparative Interpretation | 第68-70页 |
3.6. Summary | 第70-71页 |
Chapter 4: Concluding Remarks | 第71-74页 |
4.1. Discussion | 第72页 |
4.2. Future Work | 第72-73页 |
4.3. Recommendation | 第73页 |
4.4. Summary | 第73-74页 |
References | 第74-78页 |
DEDICATION | 第78-79页 |
ACKNOWLEDGEMENT | 第79页 |