| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 对文本的情感分析的研究 | 第9-10页 |
| 1.2.2 对微博文本的情感分析的研究 | 第10-11页 |
| 1.3 微博产品评论 | 第11-12页 |
| 1.4 论文的主要研究内容以及主要贡献 | 第12页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 相关技术 | 第14-24页 |
| 2.1 分类算法分析 | 第14-19页 |
| 2.2 情感倾向分类 | 第19-21页 |
| 2.2.1 篇章级的情感分类 | 第20页 |
| 2.2.2 句子级的情感分类 | 第20-21页 |
| 2.2.3 词汇的情感分类 | 第21页 |
| 2.3 常用工具和资源介绍 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 中文微博产品评论情感分析模型 | 第24-49页 |
| 3.1 基于句法依存关系的中文微博产品评论情感分析模型 | 第24-33页 |
| 3.1.1 预处理 | 第25-27页 |
| 3.1.2 评价词及评价对象抽取 | 第27-28页 |
| 3.1.3 构建中文微博情感词典 | 第28-30页 |
| 3.1.4 情感倾向值计算 | 第30-31页 |
| 3.1.5 实验分析 | 第31-33页 |
| 3.2 基于文本分类的中文微博产品评论情感分析模型 | 第33-48页 |
| 3.2.1 选择训练样本集 | 第35-37页 |
| 3.2.2 主客观分类特征 | 第37页 |
| 3.2.3 情感倾向性分类特征 | 第37-38页 |
| 3.2.4 随机森林分类算法 | 第38-48页 |
| 3.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 中文微博产品评论情感分析系统设计和部署 | 第49-59页 |
| 4.1 系统设计 | 第49-53页 |
| 4.2 系统部署和测试 | 第53-57页 |
| 4.2.1 运行环境的搭建 | 第53-54页 |
| 4.2.2 实验结果分析 | 第54-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第67-69页 |