基于CRFs的微博评论情感分类的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 文本情感分析研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 文本自动分类研究情况 | 第10-11页 |
| 1.2.3 条件随机场研究现状 | 第11页 |
| 1.3 研究目标和方法 | 第11页 |
| 1.4 研究内容和意义 | 第11-12页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第二章 理论基础和相关技术 | 第13-21页 |
| 2.1 相关理论基础 | 第13-14页 |
| 2.1.1 舆论学相关理论 | 第13-14页 |
| 2.1.2 行为心理学相关理论 | 第14页 |
| 2.2 情感分析相关技术 | 第14-21页 |
| 2.2.1 文本分类技术 | 第14-15页 |
| 2.2.2 文本倾向性分析技术 | 第15页 |
| 2.2.3 主题相关性相关方法 | 第15-17页 |
| 2.2.4 情感强弱分级技术 | 第17页 |
| 2.2.5 情感分类相关模型 | 第17-21页 |
| 第三章 舆情数据的获取与标注 | 第21-30页 |
| 3.1 情感词典的建立 | 第21-27页 |
| 3.1.1 微博数据的获取 | 第21-23页 |
| 3.1.2 情感语义资源的收集 | 第23-25页 |
| 3.1.3 表情符号的收集 | 第25-27页 |
| 3.2 基于表情符号的标注 | 第27-28页 |
| 3.2.1 表情符号的极性分类 | 第27-28页 |
| 3.2.2 表情图片的极性分类 | 第28页 |
| 3.3 基于情感语义资源的自动标注 | 第28-30页 |
| 3.3.1 基础情感词汇 | 第28-29页 |
| 3.3.2 否定词的对情感的影响 | 第29-30页 |
| 第四章 基于 CRFs 的文本情感数据的分析 | 第30-37页 |
| 4.1 基于 CRFs 的文本情感分类 | 第30-34页 |
| 4.1.1 词性的标注 | 第30-32页 |
| 4.1.2 特征模版的选择 | 第32-33页 |
| 4.1.3 语料的训练 | 第33-34页 |
| 4.1.4 测试结果 | 第34页 |
| 4.2 情感强弱评级机制 | 第34-37页 |
| 第五章 微博情感分类的实验与应用 | 第37-46页 |
| 5.1 微博评论挖掘系统 | 第37-39页 |
| 5.2 情感倾向实验设计 | 第39-40页 |
| 5.3 情感倾向分析实验结果 | 第40-46页 |
| 5.3.1 情感分类有效性的评价 | 第40-44页 |
| 5.3.2 情感强弱分析结果 | 第44-46页 |
| 第六章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 6.1 工作总结 | 第46页 |
| 6.1.1 本研究的不足之处 | 第46页 |
| 6.1.2 进一步工作 | 第46页 |
| 6.2 未来展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第52页 |
