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面向网络的用户观点评价报告的自动生成研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 引言第11-19页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 产品属性提取的研究现状第12-13页
        1.2.2 情感分类的研究现状第13-14页
        1.2.3 主观性分类的研究现状第14-15页
        1.2.4 词的极性分类的研究现状第15-16页
        1.2.5 基于产品属性的情感挖掘和报告生成研究现状第16-17页
    1.3 本课题的提出第17-18页
    1.4 本文组织结构第18-19页
第2章 相关技术的介绍第19-29页
    2.1 产品属性的抽取第19-21页
        2.1.1 产品属性的定义第19-20页
        2.1.2 产品属性抽取的技术第20-21页
    2.2 情感分析第21页
    2.3 词的极性分类方法第21-22页
    2.4 基于产品属性情感报告生成第22-23页
    2.5 模板介绍第23-24页
    2.6 评价方法第24-27页
    2.7 本章小结第27-29页
第3章 资源构建第29-37页
    3.1 情感词极性修饰词资源构建第29-30页
    3.2 评论中通用资源构建第30-32页
        3.2.1 第一人称代词资源的构建第31页
        3.2.2 结构词资源的构建第31页
        3.2.3 语气助词资源的构建第31-32页
        3.2.4 感觉词资源的构建第32页
    3.3 不可扩展词资源的构建第32-33页
    3.4 疑问词资源第33页
    3.5 情感词典构建第33-35页
        3.5.1 基础情感词第33-34页
        3.5.2 摇摆情感词第34-35页
    3.6 隐含属性情感词库构建第35-36页
    3.7 本章总结第36-37页
第4章 产品评论的情感分析和报告生成第37-65页
    4.1 研究目标第37页
    4.2 总体设计第37-38页
    4.3 产品评论语料预处理第38-40页
        4.3.1 中文产品评论语料的特点分析第38-39页
        4.3.2 产品评论语料搜集与预处理第39-40页
    4.4 产品属性自动提取第40-49页
        4.4.1 抽取候选产品属性第41-42页
        4.4.2 过滤候选产品属性第42页
        4.4.3 生成优质模板第42-44页
        4.4.4 产品属性选择第44页
        4.4.5 抽取新词和固定搭配第44-47页
        4.4.6 判定新词和固定搭配是否是属性第47页
        4.4.7 产品属性分类第47-48页
        4.4.8 最终产品属性生成第48-49页
    4.5 产品属性情感倾向性判断第49-61页
        4.5.1 属性情感词词对的抽取第50-52页
        4.5.2 评论句分类第52-53页
        4.5.3 属性的情感倾向性判定第53-56页
        4.5.4 否定词处理第56-57页
        4.5.5 情感词极性强度的计算第57-59页
        4.5.6 普通句中产品属性极性强度的计算第59-61页
    4.6 情感报告生成第61-63页
    4.7 本章总结第63-65页
第5章 实验及结果分析第65-73页
    5.1 实验数据准备第65页
    5.2 产品属性抽取的实验及结果第65-68页
    5.3 产品属性的情感分析实验及结果第68-71页
        5.3.1 摇摆情感词实验及结果分析第68页
        5.3.2 属性情感词词对抽取实验及结果分析第68-69页
        5.3.3 否定极性转移实验及结果分析第69页
        5.3.4 产品属性情感分析实验及结果分析第69-71页
    5.4 报告生成的实验及结果第71-72页
    5.5 本章总结第72-73页
第6章 结论第73-75页
    6.1 本文的结论第73-74页
    6.2 未来的研究方向第74-75页
参考文献第75-79页
致谢第79-81页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第81页

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