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基于语义理解的意见挖掘研究

中文摘要第1-8页
ABSTRACT第8-16页
0. 引言第16-41页
     ·选题的背景及意义第16-19页
     ·国内外研究现状第19-37页
       ·资料检索情况第19-21页
       ·主客观分类第21-23页
       ·主题抽取第23-25页
       ·情感分析第25-33页
       ·意见挖掘系统第33-36页
       ·研究现状小结第36-37页
     ·本文研究内容、创新点第37-41页
       ·本文研究内容第37-39页
       ·本文创新点第39-41页
1. 意见挖掘的研究基础第41-71页
     ·意见挖掘的基本概念第41-43页
     ·意见挖掘研究框架第43-44页
     ·情感与情感计算第44-51页
       ·情感的定义第44-45页
       ·情感的分类表示第45-49页
       ·情感计算第49-51页
     ·文本情感计算第51-57页
       ·文本分析方法第52-53页
       ·文本情感识别方法第53-57页
     ·文本分类第57-64页
       ·文本分类步骤第57-61页
       ·文本分类算法第61-64页
     ·文本挖掘第64-68页
     ·研究数据集第68-70页
       ·数据集获取第68-69页
       ·数据集预处理第69-70页
     ·本章小结第70-71页
2. 评论数据主题抽取第71-89页
     ·本章引言第71-72页
     ·主题抽取概述第72-74页
     ·主题抽取方法概述第74-76页
       ·基于特征术语词典或领域本体的主题抽取第74-75页
       ·基于关联规则挖掘方法的主题抽取第75-76页
     ·主题模型(Topic Model)第76-82页
       ·PLSI模型第78-79页
       ·LDA模型第79-80页
       ·其他主题模型第80-82页
     ·基于层次PAM模型的主题抽取第82-88页
       ·层次PAM模型第82-85页
       ·参数估计第85-87页
       ·主题抽取实验结果第87-88页
     ·本章小结第88-89页
3. 评论数据分割第89-110页
     ·本章引言第89-90页
     ·指代消解第90-95页
       ·指代概述第90-91页
       ·指代消解方法第91-95页
     ·基于SVM的评论数据指代消解研究第95-101页
       ·评论数据中指代现象第95页
       ·基于机器学习的指代消解系统框架第95-96页
       ·数据预处理第96-97页
       ·指代消解特征选择第97-98页
       ·生成训练样例第98-99页
       ·指代链识别第99-100页
       ·指代消解结果及评测第100-101页
     ·基于Labeled-LDA模型的文本分割第101-108页
       ·文本分割概述第101-103页
       ·评论数据分割框架第103-104页
       ·Labeled-LDA模型第104-106页
       ·基于Labeled-LDA的文本分割算法第106-107页
       ·实验结果第107-108页
     ·本章小结第108-110页
4. 评论数据情感分析第110-125页
     ·本章引言第110-111页
     ·情感分析研究框架第111页
     ·情感词典构建第111-114页
       ·先验极性(Prior Polarity)词典第111-112页
       ·修饰词(Modifier)第112-113页
       ·情态功能词(Modal Operators)第113页
       ·功能词(Function words)第113-114页
     ·基于组合原则的句子极性分类第114-123页
       ·组合原则第114-115页
       ·情感词语组合极性判断的基本规则第115-117页
       ·动词短语极性判断规则第117-121页
       ·极性分类评价指标第121-122页
       ·实验结果第122-123页
     ·本章小结第123-125页
5. 评论数据排序第125-138页
     ·本章引言第125页
     ·评论数据价值评价体系分析第125-130页
       ·意见表达方式第125-126页
       ·情感强度第126-127页
       ·情感表达式频率第127页
       ·基于AHP的评论价值评价体系构建第127-130页
     ·基于评价理论的意见表达方式分析第130-136页
       ·态度第131-133页
       ·介入第133-134页
       ·级差第134页
       ·评价词典构建第134-135页
       ·意见表达方式分类第135-136页
     ·基于评论价值评价体系的评论数据排序第136页
     ·本章小结第136-138页
6. 结语第138-140页
     ·总结第138-139页
     ·展望第139-140页
参考文献第140-148页
攻读博士学位期间参与的科研项目及论著情况第148-149页
后记第149-150页

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