网络评论的情感倾向分析
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 互联网发展现状 | 第11-12页 |
| 1.1.2 网络评论情感倾向分析的意义 | 第12-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-21页 |
| 1.2.1 国外研究 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内研究 | 第16-21页 |
| 1.2.3 基于情感词典的方法存在的问题 | 第21页 |
| 1.3 本文的研究意义和内容 | 第21-22页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第22-23页 |
| 第2章 相关概念和技术 | 第23-41页 |
| 2.1 观点挖掘简介 | 第23-24页 |
| 2.2 数据爬取 | 第24-26页 |
| 2.3 预处理技术 | 第26-33页 |
| 2.3.1 分词技术 | 第27-28页 |
| 2.3.2 停用词过滤 | 第28-29页 |
| 2.3.3 词性标注 | 第29页 |
| 2.3.4 文本表示方法 | 第29-30页 |
| 2.3.5 特征提取 | 第30-33页 |
| 2.4 基于机器学习的倾向性分析 | 第33-36页 |
| 2.5 基于情感词典的方法 | 第36-41页 |
| 2.5.1 基于情感词典的传统方法介绍 | 第36-38页 |
| 2.5.2 情感词典介绍 | 第38-41页 |
| 第3章 词典构建和新词发现方法 | 第41-63页 |
| 3.1 情感词典构建 | 第42-51页 |
| 3.1.1 基础情感词典的构建 | 第42-47页 |
| 3.1.2 情感词典的扩充 | 第47-51页 |
| 3.2 辅助词典集的构建 | 第51-58页 |
| 3.2.1 停用词典 | 第51-52页 |
| 3.2.2 否定词典 | 第52-54页 |
| 3.2.3 程度副词词典 | 第54-55页 |
| 3.2.4 关联词词典 | 第55-57页 |
| 3.2.5 动态词典 | 第57-58页 |
| 3.3 新词发现方法 | 第58-63页 |
| 第4章 倾向计算与结果分析 | 第63-75页 |
| 4.1 倾向值计算方法 | 第63-66页 |
| 4.2 实验和结果分析 | 第66-75页 |
| 4.2.1 分析标准 | 第66-67页 |
| 4.2.2 实验数据介绍 | 第67-68页 |
| 4.2.3 实验设计与实现 | 第68-72页 |
| 4.2.4 实验结果分析 | 第72-75页 |
| 第5章 总结与展望 | 第75-79页 |
| 5.1 工作总结 | 第75-76页 |
| 5.2 展望 | 第76-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
