基于用户评论信息的商品评估系统的研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第15-16页 |
| 2 相关技术 | 第16-27页 |
| 2.1 文本预处理 | 第16-19页 |
| 2.1.1 中文分词 | 第16-17页 |
| 2.1.2 词性标注 | 第17页 |
| 2.1.3 停用词去除 | 第17-18页 |
| 2.1.4 常用工具 | 第18-19页 |
| 2.2 情感分析 | 第19-24页 |
| 2.2.1 情感分析方法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 通用情感词典 | 第21-22页 |
| 2.2.3 情感词典扩建 | 第22-24页 |
| 2.3 商品特征提取 | 第24-26页 |
| 2.3.1 特征提取方法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 通用领域词模型 | 第25-26页 |
| 2.3.3 Word2vec简介 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 系统总体设计和实现 | 第27-51页 |
| 3.1 量化评分系统 | 第27-29页 |
| 3.1.1 系统的提出 | 第27-28页 |
| 3.1.2 面临的挑战 | 第28-29页 |
| 3.2 系统实现方法 | 第29-32页 |
| 3.2.1 基本思想 | 第29-30页 |
| 3.2.2 系统结构 | 第30-32页 |
| 3.3 数据采集和预处理 | 第32-37页 |
| 3.3.1 数据收集平台及数据集 | 第32-33页 |
| 3.3.2 数据清洗集文本分割 | 第33-35页 |
| 3.3.3 结巴分词改进 | 第35-36页 |
| 3.3.4 停用词处理 | 第36-37页 |
| 3.4 商品特征空间 | 第37-40页 |
| 3.4.1 设计思想 | 第38-39页 |
| 3.4.2 具体实现 | 第39-40页 |
| 3.5 专用情感词典 | 第40-47页 |
| 3.5.1 基础情感词典整理 | 第42-44页 |
| 3.5.2 情感词扩充 | 第44-46页 |
| 3.5.3 程度词和否定词 | 第46-47页 |
| 3.6 量化评分过程 | 第47-49页 |
| 3.7 编程实现及工作量总结 | 第49-50页 |
| 3.8 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 系统评估 | 第51-57页 |
| 4.1 实验环境 | 第51页 |
| 4.1.1 软硬件环境 | 第51页 |
| 4.1.2 评估步骤 | 第51页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第51-56页 |
| 4.2.1 系统量化评分结果 | 第52-54页 |
| 4.2.2 天猫平台上的商家总体评分 | 第54-55页 |
| 4.2.3 对比结果 | 第55-56页 |
| 4.3 本章小节 | 第56-57页 |
| 5 结论 | 第57-59页 |
| 5.1 工作总结 | 第57-58页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第62-64页 |
| 学位论文数据集 | 第64页 |
