| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内研究现状 | 第11-17页 |
| 1.2.1 特征属性提取研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 情感倾向研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2.1 基于情感的现状 | 第14页 |
| 1.2.2.2 基于特征的现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 观点挖掘系统相关工作 | 第16-17页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的结构 | 第18-19页 |
| 第二章 观点挖掘相关理论基础 | 第19-27页 |
| 2.1 观点挖掘 | 第19-20页 |
| 2.2 观点挖掘中的挑战 | 第20-22页 |
| 2.2.1 观点挖掘中的挑战 | 第20-22页 |
| 2.2.2 中文观点挖掘的挑战 | 第22页 |
| 2.3 观点挖掘任务 | 第22-24页 |
| 2.3.1 文本级观点挖掘 | 第23页 |
| 2.3.2 语句级观点挖掘 | 第23-24页 |
| 2.3.3 单词特征级观点挖掘 | 第24页 |
| 2.4 观点挖掘一般流程 | 第24-26页 |
| 2.5 小结 | 第26-27页 |
| 第三章 情感粗粒度观点挖掘探究 | 第27-43页 |
| 3.1 粗粒度观点挖掘问题描述 | 第27-28页 |
| 3.2 机器学习观点挖掘流程 | 第28-30页 |
| 3.3 BNB观点挖掘模型 | 第30-39页 |
| 3.3.1 BNB模型整体设计 | 第30-31页 |
| 3.3.2 BNB模型构建 | 第31-39页 |
| 3.3.2.1 文本内容预处理 | 第31-33页 |
| 3.3.2.2 特征向量提取及权重计算 | 第33-34页 |
| 3.3.2.3 特征选择 | 第34页 |
| 3.3.2.4 应用朴素贝叶斯算法进行情感倾向分析 | 第34-39页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第39-41页 |
| 3.4.1 实验语料库数据集 | 第39页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第39-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-43页 |
| 第四章 情感细粒度观点挖掘探究 | 第43-63页 |
| 4.1 细粒度观点挖掘整体设计 | 第43-45页 |
| 4.1.1 研究目标 | 第43-44页 |
| 4.1.2 整体设计 | 第44-45页 |
| 4.2 特征属性的提取 | 第45-48页 |
| 4.2.1 基于依存语法的方法 | 第45-46页 |
| 4.2.2 基于关键字匹配的方法 | 第46-47页 |
| 4.2.3 特征属性提取实验 | 第47-48页 |
| 4.2.3.1 测试语料 | 第47页 |
| 4.2.3.2 实验结果和分析 | 第47-48页 |
| 4.3 中文极性词典的构建 | 第48-53页 |
| 4.3.1 基础极性词典 | 第49-50页 |
| 4.3.2 网络极性词典 | 第50页 |
| 4.3.3 领域极性词典 | 第50-52页 |
| 4.3.4 极性修饰词典构建 | 第52-53页 |
| 4.4 情感倾向分析 | 第53-58页 |
| 4.4.1 有观点极性词的情感分析 | 第53-56页 |
| 4.4.1.1 极性词的获取 | 第54页 |
| 4.4.1.2 否定词的分析 | 第54-55页 |
| 4.4.1.3 程度副词的分析 | 第55-56页 |
| 4.4.1.4 感叹句的分析 | 第56页 |
| 4.4.2 无观点极性词的情感分析 | 第56-57页 |
| 4.4.3 情感倾向加权计算 | 第57-58页 |
| 4.5 实验及结果分析 | 第58-61页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第58-59页 |
| 4.5.2 实验性能评估指标 | 第59-60页 |
| 4.5.3 实验设计与结果分析 | 第60-61页 |
| 4.6 小结 | 第61-63页 |
| 第五章 观点挖掘在评教系统中的应用 | 第63-73页 |
| 5.1 学生评教介绍及相关研究 | 第63-65页 |
| 5.1.1 学生评教系统 | 第63-64页 |
| 5.1.2 评教系统研究现状 | 第64-65页 |
| 5.2 面向观点挖掘的学生评教系统整体设计 | 第65-67页 |
| 5.2.1 系统开发环境 | 第66-67页 |
| 5.3 评教语料库及内容预处理 | 第67-68页 |
| 5.4 特征属性库和极性词典的管理 | 第68-70页 |
| 5.4.1 特征属性维护 | 第68-69页 |
| 5.4.2 极性词维护 | 第69-70页 |
| 5.5 系统中的观点挖掘 | 第70-72页 |
| 5.5.1 粗粒度观点挖掘 | 第70页 |
| 5.5.2 细粒度观点挖掘 | 第70-72页 |
| 5.6 小结 | 第72-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第82页 |