| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13页 |
| ·本文组织结构 | 第13-16页 |
| 第2章 相关理论和技术 | 第16-25页 |
| ·文本情感倾向性分类标准 | 第16页 |
| ·中文分词 | 第16-17页 |
| ·词汇的情感倾向性研究 | 第17-18页 |
| ·文本情感倾向性研究方法 | 第18-23页 |
| ·基于语义的文本情感倾向性分析 | 第18-19页 |
| ·基于统计的文本情感倾向性分析 | 第19-23页 |
| ·词义的消歧技术 | 第23-24页 |
| ·基于机器学习的方法 | 第23-24页 |
| ·基于词典的方法 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 融合多种特征的文本情感倾向性分析方法 | 第25-39页 |
| ·《同义词词林》简介 | 第25页 |
| ·情感倾向性词典的构造 | 第25-28页 |
| ·影响情感倾向性的其他因素 | 第28-30页 |
| ·程度级别词典的构造 | 第28-29页 |
| ·否定词典的构造 | 第29-30页 |
| ·复句情感倾向性分析 | 第30-33页 |
| ·各类复句在情感倾向性分析中的特点 | 第30-31页 |
| ·转折连词 | 第31-32页 |
| ·转折类复句的情感倾向性计算算法 | 第32-33页 |
| ·文本的预处理 | 第33-36页 |
| ·全文断句和网络流行语替换 | 第33-34页 |
| ·ICTCLAS 分词 | 第34-35页 |
| ·文本的存储格式 | 第35-36页 |
| ·文本情感倾向性计算算法分析 | 第36-38页 |
| ·程度级别词汇的处理 | 第36页 |
| ·否定词的处理 | 第36页 |
| ·文本情感倾向性分析总体流程 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于 Bootstrapping 算法的动态情感词汇消歧 | 第39-49页 |
| ·动态情感词汇 | 第39-40页 |
| ·Bootstrapping 算法简介 | 第40-41页 |
| ·动态情感词汇消歧 | 第41-47页 |
| ·决策表分类器 | 第41-42页 |
| ·特征提取 | 第42-44页 |
| ·种子的选取 | 第44-45页 |
| ·最可信样本的选取 | 第45-46页 |
| ·动态情感倾向性词汇消歧的流程描述 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第49-59页 |
| ·评价方法 | 第49-50页 |
| ·召回率与准确率 | 第49-50页 |
| ·F1 指标 | 第50页 |
| ·融合多种特征的情感倾向性分析实验 | 第50-53页 |
| ·实验数据集 | 第50-51页 |
| ·实验流程 | 第51页 |
| ·实验结果 | 第51-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-53页 |
| ·基于 Bootstrapping 算法的动态情感词汇消歧实验 | 第53-57页 |
| ·实验数据集 | 第53页 |
| ·语料的选取 | 第53-54页 |
| ·最优参数选择实验 | 第54-55页 |
| ·Bootstrapping 算法与决策表算法比较实验 | 第55-56页 |
| ·不同规模种子集的实验 | 第56-57页 |
| ·不同规模未标注语料的实验 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
