微博情感分析研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 问题的提出 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第10-11页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 微博情感分析基础概念 | 第15-29页 |
| 2.1 微博特点 | 第15-18页 |
| 2.1.1 微博信息特点 | 第15-16页 |
| 2.1.2 微博符号特点 | 第16-18页 |
| 2.2 微博文本预处理 | 第18-20页 |
| 2.2.1 文本获取 | 第18页 |
| 2.2.2 文本去噪 | 第18-19页 |
| 2.2.3 中文分词 | 第19-20页 |
| 2.3 情感倾向性分析 | 第20-23页 |
| 2.3.1 面向词语级的情感倾向性分析 | 第20-21页 |
| 2.3.2 面向句子级的情感倾向性分析 | 第21-22页 |
| 2.3.3 面向全文的情感倾向性分析 | 第22-23页 |
| 2.4 微博文本情感倾向分类技术 | 第23-28页 |
| 2.4.1 基于词典 | 第23-24页 |
| 2.4.2 基于规则 | 第24-25页 |
| 2.4.3 基于机器学习 | 第25-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 微博数据爬取 | 第29-45页 |
| 3.1 基于API的获取方式 | 第29-36页 |
| 3.1.1 微博应用的创建 | 第29-30页 |
| 3.1.2 OAuth授权机制 | 第30-34页 |
| 3.1.3 API数据调用 | 第34-36页 |
| 3.2 基于模拟登录的获取方式 | 第36-39页 |
| 3.2.1 网络抓包分析 | 第37页 |
| 3.2.2 数据爬取 | 第37-39页 |
| 3.2.3 数据解析 | 第39页 |
| 3.3 数据获取 | 第39-43页 |
| 3.3.1 微博内容获取 | 第39-40页 |
| 3.3.2 微博评论获取 | 第40-41页 |
| 3.3.3 转发微博获取 | 第41-42页 |
| 3.3.4 用户信息获取 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 微博情感词典的构建 | 第45-57页 |
| 4.1 相关概述 | 第45页 |
| 4.2 中文情感资源介绍 | 第45-48页 |
| 4.2.1 《知网》简介 | 第45-46页 |
| 4.2.2 NTUSD词典简介 | 第46-47页 |
| 4.2.3 中文情感词汇本体库 | 第47-48页 |
| 4.2.4 其他中文情感词典 | 第48页 |
| 4.3 中文微博语境下的情感词典构建 | 第48-55页 |
| 4.3.1 基础情感词典 | 第49页 |
| 4.3.2 表情符号情感词典 | 第49-51页 |
| 4.3.3 网络用词情感词典 | 第51-52页 |
| 4.3.4 程度副词词典 | 第52-53页 |
| 4.3.5 否定词词典 | 第53-54页 |
| 4.3.6 连词词典 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第5章 微博情感倾向分析与结果分析 | 第57-67页 |
| 5.1 情感倾向的含义 | 第57-58页 |
| 5.2 微博情感分析的影响因素 | 第58-60页 |
| 5.2.1 表情符号的分析 | 第58页 |
| 5.2.2 程度副词的分析 | 第58-59页 |
| 5.2.3 否定词的分析 | 第59页 |
| 5.2.4 连词的分析 | 第59-60页 |
| 5.3 情感倾向性权值计算 | 第60-61页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第61-66页 |
| 5.4.1 实验准备 | 第61-62页 |
| 5.4.2 评价指标 | 第62-63页 |
| 5.4.3 实验结果 | 第63-65页 |
| 5.4.4 结果分析 | 第65-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 微博情感分析系统 | 第67-77页 |
| 6.1 业务需求 | 第67-68页 |
| 6.2 功能需求 | 第68-69页 |
| 6.3 系统结构 | 第69-70页 |
| 6.4 系统可视化页面展示 | 第70-75页 |
| 6.4.1 源微博模块 | 第71页 |
| 6.4.2 微博概况模块 | 第71-72页 |
| 6.4.3 情感分析模块 | 第72页 |
| 6.4.4 关键词分析模块 | 第72-73页 |
| 6.4.5 时间轴模块 | 第73-74页 |
| 6.4.6 用户分析模块 | 第74-75页 |
| 6.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 结论 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
