基于语义分析的Web金融文本信息情感计算
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·相关技术及研究现状 | 第12-15页 |
| ·情感分类研究 | 第12-13页 |
| ·基于机器学习的情感分类 | 第13-14页 |
| ·基于语义探测的情感分类 | 第14-15页 |
| ·文本情感分类在金融信息中的应用 | 第15-17页 |
| ·本文主要的研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文的结构安排 | 第18-19页 |
| 2 文本情感计算方法 | 第19-29页 |
| ·基于文档的情感分类 | 第19-24页 |
| ·向量空间模型 | 第19页 |
| ·特征项权值计算方法 | 第19-21页 |
| ·特征提取方法 | 第21-22页 |
| ·分类器训练方法 | 第22-24页 |
| ·基于句子的情感分类 | 第24-25页 |
| ·基于词汇的情感分类 | 第25-28页 |
| ·基于点互信息语义倾向 | 第26-27页 |
| ·基于注释的语义倾向 | 第27页 |
| ·基于语素的语义倾向 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 WEB金融文本信息的情感计算框架 | 第29-35页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·总体框架 | 第30-31页 |
| ·情感词典构造 | 第31-32页 |
| ·基于算法扩展 | 第31-32页 |
| ·基于知网扩展 | 第32页 |
| ·手工添加 | 第32页 |
| ·基于语素情感词情感计算 | 第32-33页 |
| ·文档情感倾向性计算 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于句法结构的WEB金融信息的情感计算 | 第35-56页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·基于情感计算的句法模式分析 | 第35-46页 |
| ·哈工大LTP系统的句法结构 | 第35-38页 |
| ·句法模式的情感倾向分析 | 第38-43页 |
| ·基于句法模式的情感计算规则 | 第43-46页 |
| ·基于句法模式的情感计算模型 | 第46-49页 |
| ·情感计算模型构建原则 | 第46-47页 |
| ·情感计算模型 | 第47-48页 |
| ·情感计算算法 | 第48-49页 |
| ·实验评测 | 第49-55页 |
| ·实验数据集 | 第50-51页 |
| ·评测指标 | 第51-52页 |
| ·实验结果及分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·本文工作总结 | 第56-57页 |
| ·未来工作展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 作者在攻读硕士期间发表的论文 | 第64页 |
| 作者在攻读硕士期间参与的课题 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
