产品评论挖掘的观点抽取和分类技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状简介 | 第10-12页 |
| ·论文主要工作及组织结构 | 第12-14页 |
| 2 产品评论挖掘研究综述 | 第14-21页 |
| ·产品评论挖掘框架 | 第14-15页 |
| ·产品特征词抽取 | 第15-16页 |
| ·用户观点抽取 | 第16-17页 |
| ·用户态度极性判定 | 第17-19页 |
| ·挖掘结果显示 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 评论数据预处理 | 第21-25页 |
| ·数据预处理的流程 | 第21-22页 |
| ·评论分类器设计 | 第22-24页 |
| ·评论分类模型 | 第22页 |
| ·评论文本向量化表示 | 第22-23页 |
| ·评论文本特征抽取 | 第23-24页 |
| ·相似度计算 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 4 产品特征词抽取技术研究 | 第25-33页 |
| ·相关算法介绍 | 第25-26页 |
| ·高频特征词语的抽取 | 第26-28页 |
| ·问题描述 | 第26页 |
| ·候选特征词抽取算法 | 第26-27页 |
| ·候选特征词裁剪规则 | 第27-28页 |
| ·低频特征词语的抽取 | 第28-31页 |
| ·特征词语模式抽取算法 | 第29-30页 |
| ·特征词语模式匹配算法 | 第30-31页 |
| ·产品特征词库的构建 | 第31-32页 |
| ·划分特征词语 | 第31页 |
| ·产品特征词库结构 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 5 用户观点抽取和极性分类技术研究 | 第33-47页 |
| ·依存关系概述 | 第33-34页 |
| ·中文极性词典的构建 | 第34-37页 |
| ·极性词语和极性句子 | 第34页 |
| ·语言资源介绍 | 第34-35页 |
| ·极性词典的结构 | 第35-37页 |
| ·基于依存关系的用户观点抽取 | 第37-41页 |
| ·句子依存关系的生成 | 第37-38页 |
| ·依存关系词性对的生成 | 第38-39页 |
| ·基于依存关系的观点特征关联对抽取算法 | 第39-41页 |
| ·用户观点极性分类 | 第41-46页 |
| ·词语极性判断方法 | 第41-42页 |
| ·极性强度计算方法 | 第42-44页 |
| ·产品型号及特征的极性分类 | 第44-45页 |
| ·评论的极性分类 | 第45页 |
| ·用户观点极性分类流程 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 6 实验结果及分析 | 第47-56页 |
| ·实验介绍 | 第47-49页 |
| ·实验语料 | 第47页 |
| ·评价标准 | 第47-49页 |
| ·评论数据预处理实验结果及分析 | 第49-50页 |
| ·产品特征词的抽取实验结果及分析 | 第50-53页 |
| ·不同依存关系包含极性词对比 | 第50页 |
| ·产品特征词抽取参数的确定 | 第50-52页 |
| ·不同产品特征词抽取方法比较及分析 | 第52-53页 |
| ·用户观点抽取实验结果及分析 | 第53-54页 |
| ·极性分类实验结果及分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 7 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56页 |
| ·未来工作展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录 | 第64页 |
