| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 文本分析技术研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 情感挖掘技术研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文研究内容及目标 | 第14-15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 相关理论介绍 | 第16-29页 |
| 2.1 文本表示模型 | 第16-18页 |
| 2.1.1 布尔模型 | 第16页 |
| 2.1.2 概率模型 | 第16-17页 |
| 2.1.3 N-Gram模型 | 第17页 |
| 2.1.4 向量空间模型 | 第17-18页 |
| 2.2 文本特征提取 | 第18-21页 |
| 2.2.1 频率统计 | 第18-19页 |
| 2.2.2 卡方统计 | 第19页 |
| 2.2.3 信息增益 | 第19-20页 |
| 2.2.4 互信息 | 第20-21页 |
| 2.3 文本分类算法 | 第21-24页 |
| 2.3.1 Rocchio | 第21-22页 |
| 2.3.2 KNN | 第22页 |
| 2.3.3 Naive Bayesian | 第22-23页 |
| 2.3.4 SVM | 第23-24页 |
| 2.3.5 其他分类算法 | 第24页 |
| 2.4 文本情感挖掘方法 | 第24-28页 |
| 2.4.1 基于情感词典的情感分类方法 | 第24-25页 |
| 2.4.2 基于传统机器学习的情感分类方法 | 第25-26页 |
| 2.4.3 基于深度学习的情感分类方法 | 第26-27页 |
| 2.4.4 基于句法依存分析的情感分类方法 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于句法依存分析的情感分类模型研究 | 第29-54页 |
| 3.1 基于句法依存分析的情感分类模型构建 | 第29-31页 |
| 3.2 数据预处理 | 第31-34页 |
| 3.2.1 繁体字简化 | 第31页 |
| 3.2.2 常用错别字纠正 | 第31-32页 |
| 3.2.3 分词 | 第32-33页 |
| 3.2.4 词性标注 | 第33-34页 |
| 3.3 句子级情感信息抽取 | 第34-44页 |
| 3.3.1 情感信息抽取流程 | 第34-35页 |
| 3.3.2 句法依存分析 | 第35-36页 |
| 3.3.3 情感词典的构建 | 第36-37页 |
| 3.3.4 情感信息抽取策略 | 第37-44页 |
| 3.4 情感信息抽取结果的情感判别 | 第44-46页 |
| 3.4.1 孤立情感词情感判别 | 第44页 |
| 3.4.2 基于KNN算法的依存关系簇情感判别 | 第44-46页 |
| 3.5 实验设置及结果分析 | 第46-53页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第46-47页 |
| 3.5.2 评价指标 | 第47-48页 |
| 3.5.3 实验结果及分析 | 第48-53页 |
| 3.5.4 实验结论 | 第53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第四章 基于中文情感词的句子情感倾向性研究 | 第54-70页 |
| 4.1 引言 | 第54-55页 |
| 4.2 PMI-IR算法思想 | 第55-57页 |
| 4.2.1 PMI-IR算法流程 | 第55-57页 |
| 4.2.2 PMI-IR算法缺陷 | 第57页 |
| 4.3 一种针对句子情感倾向性计算改进的PMI-IR算法 | 第57-65页 |
| 4.3.1 改进策略 | 第57-63页 |
| 4.3.2 改进后的算法流程 | 第63-65页 |
| 4.4 实验设置及结果分析 | 第65-69页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第65-66页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第66-69页 |
| 4.4.3 实验结论 | 第69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 基于文本分析的情感分类系统的设计与实现 | 第70-87页 |
| 5.1 系统简介 | 第70-71页 |
| 5.1.1 系统目标 | 第70页 |
| 5.1.2 开发环境 | 第70-71页 |
| 5.2 系统总体设计方案 | 第71-73页 |
| 5.2.1 文本情感分类流程 | 第71-72页 |
| 5.2.2 系统总体架构 | 第72-73页 |
| 5.3 系统功能模块的设计与实现 | 第73-83页 |
| 5.3.1 数据输入模块 | 第73-75页 |
| 5.3.2 数据预处理模块 | 第75-77页 |
| 5.3.3 数据分析模块 | 第77-82页 |
| 5.3.4 结果展示模块 | 第82-83页 |
| 5.4 系统原型展示 | 第83-86页 |
| 5.4.1 普通模式 | 第83-85页 |
| 5.4.2 高级模式 | 第85-86页 |
| 5.5 本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 总结与展望 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-90页 |
| 参考文献 | 第90-94页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第94-95页 |