基于文本的个人情感状态分析研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 研究现状 | 第7-10页 |
| 1.2.1 文本情感分析的相关应用 | 第8-9页 |
| 1.2.2 文本情感分析方法研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第10-11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 相关研究概述 | 第12-20页 |
| 2.1 情感文本获取 | 第12-13页 |
| 2.1.1 API接口 | 第12页 |
| 2.1.2 网络爬虫 | 第12-13页 |
| 2.2 文本预处理 | 第13-15页 |
| 2.2.1 信息提取 | 第13页 |
| 2.2.2 中文分词 | 第13-15页 |
| 2.2.3 词性标注 | 第15页 |
| 2.3 文本表示 | 第15-17页 |
| 2.4 特征选择 | 第17-19页 |
| 2.5 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 构建情感词典 | 第20-29页 |
| 3.1 情感方面概念介绍 | 第20-21页 |
| 3.2 现有情感词典资源 | 第21-23页 |
| 3.3 情感词典的扩建方法 | 第23-26页 |
| 3.3.1 基于语义计算的方法 | 第23-25页 |
| 3.3.2 基于统计分析的方法 | 第25-26页 |
| 3.4 情感词典构建 | 第26-28页 |
| 3.4.1 褒义词和贬义词词典 | 第26-27页 |
| 3.4.2 极端词词典 | 第27页 |
| 3.4.3 转折词词典 | 第27页 |
| 3.4.4 否定词词典 | 第27页 |
| 3.4.5 程度副词词典 | 第27-28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 算法设计与实现 | 第29-35页 |
| 4.1 文本信息的情感分析 | 第29-30页 |
| 4.1.1 文本的预处理 | 第29-30页 |
| 4.1.2 极端词或短语的处理 | 第30页 |
| 4.1.3 转折词的处理 | 第30页 |
| 4.1.4 程度副词的处理 | 第30页 |
| 4.1.5 否定词的处理 | 第30页 |
| 4.2 模型设计 | 第30-34页 |
| 4.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第35-40页 |
| 5.1 实验数据集 | 第35页 |
| 5.2 实验性能评价指标 | 第35-36页 |
| 5.3 实验设计与结果分析 | 第36-39页 |
| 5.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 第六章 总结与展望 | 第40-42页 |
| 6.1 总结 | 第40页 |
| 6.2 展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 在读期间发表的论文 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46页 |
