基于支持向量机的中文客户评论情感文本分类研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 引言 | 第8-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究内容 | 第13-15页 |
| ·主要内容 | 第13页 |
| ·技术路线 | 第13-15页 |
| ·研究贡献 | 第15页 |
| ·论文的组织结构 | 第15-17页 |
| 2 中文文本分类技术概述 | 第17-27页 |
| ·中文文本分类的基本概念 | 第17-19页 |
| ·文本分类的问题描述 | 第17-18页 |
| ·中文文本分类的特点 | 第18页 |
| ·中文文本分类的方法 | 第18-19页 |
| ·自动中文文本分类的一般过程 | 第19-25页 |
| ·中文分词技术 | 第19-21页 |
| ·文本的特征表示 | 第21-22页 |
| ·特征降维 | 第22-23页 |
| ·特征权值的计算 | 第23-24页 |
| ·文本分类器的选择 | 第24-25页 |
| ·中文文本分类结果的性能评价 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 情感文本分类关键技术 | 第27-40页 |
| ·情感文本分类特点 | 第27-28页 |
| ·特征选择方法 | 第28-34页 |
| ·特征选择统计量 | 第28-30页 |
| ·实验与结果分析 | 第30-32页 |
| ·维数选择 | 第32-33页 |
| ·实验与结果分析 | 第33-34页 |
| ·支持向量机 | 第34-39页 |
| ·中文文本分类算法 | 第34-37页 |
| ·支持向量机的核函数及参数选择 | 第37-38页 |
| ·实验及结果分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 停用词表对情感文本分类的影响 | 第40-48页 |
| ·文本粗降维 | 第40-41页 |
| ·停用词表的构建 | 第41-43页 |
| ·传统文本分类的停用词表 | 第41-42页 |
| ·情感文本分类的停用词表 | 第42-43页 |
| ·实验过程及结果 | 第43-44页 |
| ·停用词表对情感文本分类的影响 | 第44-47页 |
| ·停用词表对特征选择的影响 | 第44-45页 |
| ·停用词表对分类结果的影响 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 5 网络客户评论情感文本分类应用 | 第48-52页 |
| ·情感文本分类模型 | 第48-50页 |
| ·情感语料库的构建 | 第48-49页 |
| ·情感文本分类 | 第49-50页 |
| ·分类模型的应用研究 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| ·研究工作总结 | 第52-53页 |
| ·展望 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 附录 | 第60-61页 |
