基于朴素贝叶斯的中文文本情感倾向分类研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·文本情感分类的基本概念 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·主要研究内容及创新点 | 第13页 |
| ·主要研究内容 | 第13页 |
| ·创新点 | 第13页 |
| ·本文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 中文评论语料采集和处理 | 第15-23页 |
| ·网页信息自动抽取技术 | 第15页 |
| ·携程网宾馆评论语料采集 | 第15-20页 |
| ·携程网宾馆评论分析 | 第15-17页 |
| ·语料自动采集的算法和实现 | 第17-20页 |
| ·语料的处理与标注 | 第20-23页 |
| ·语料库组成介绍 | 第20-21页 |
| ·语料的中文分词处理 | 第21页 |
| ·语料的情感标注 | 第21-23页 |
| 第三章 文本特征选择与向量表示 | 第23-30页 |
| ·情感词典 | 第23-26页 |
| ·基础情感词典 | 第23页 |
| ·宾馆评论情感词典 | 第23-26页 |
| ·情感词典的用途 | 第26页 |
| ·特征选择 | 第26-27页 |
| ·文本的情感特征选择 | 第26页 |
| ·CHI 统计特征选择 | 第26-27页 |
| ·情感词典作为特征选择 | 第27页 |
| ·特征权值与向量表示 | 第27-29页 |
| ·特征权值计算 | 第27-28页 |
| ·文本的向量表示 | 第28-29页 |
| ·文本处理过程 | 第29-30页 |
| 第四章 分类器构建和分类实验 | 第30-43页 |
| ·朴素贝叶斯分类器 | 第30-33页 |
| ·朴素贝叶斯分类方法 | 第30页 |
| ·先验概率估计 | 第30页 |
| ·后验概率估计 | 第30-31页 |
| ·后验概率的平滑技术 | 第31-33页 |
| ·文本情感分类器构建 | 第33-34页 |
| ·基于朴素贝叶斯方法构建分类器 | 第33页 |
| ·基于情感倾向权值构建分类器 | 第33-34页 |
| ·分类器评价指标 | 第34-35页 |
| ·分类实验与结果分析 | 第35-43页 |
| ·基于朴素贝叶斯分类器的文本情感分类实验 | 第35-40页 |
| ·基于情感倾向权值的文本情感分类实验 | 第40-41页 |
| ·对大量文本情感分类应用的探讨 | 第41-43页 |
| 第五章 中文文本情感分类实验系统设计与实现 | 第43-54页 |
| ·分类系统概述 | 第43-44页 |
| ·系统框架和文件系统 | 第44-48页 |
| ·系统框架 | 第44-48页 |
| ·文件系统 | 第48页 |
| ·主要功能和工作流程 | 第48-54页 |
| ·主要功能及关键算法 | 第48-53页 |
| ·主要工作流程 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54页 |
| ·未来的研究与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
