微博文本情感分类方法与应用研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-15页 |
| ·研究背景 | 第11-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·面临挑战及研究内容 | 第15-16页 |
| ·面临挑战 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·论文组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 文本情感分类研究现状及相关技术理论 | 第17-23页 |
| ·情感分类研究现状 | 第17-19页 |
| ·文本情感分类研究现状 | 第17-18页 |
| ·微博文本情感分类及应用研究现状 | 第18-19页 |
| ·研究现状分析与小结 | 第19页 |
| ·自然语言处理相关技术 | 第19-20页 |
| ·分词 | 第20页 |
| ·词性标注 | 第20页 |
| ·分词及词性标注工具介绍 | 第20页 |
| ·分类评价指标 | 第20-22页 |
| ·查全率与查准率 | 第21页 |
| ·Fβ测量值 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于支持向量机的微博文本情感分类方法研究 | 第23-38页 |
| ·支持向量机的基本原理 | 第23-27页 |
| ·基于支持向量机的微博文本情感分类流程 | 第27-28页 |
| ·微博文本的处理与表示 | 第28-32页 |
| ·文本繁简转化及用户词典的填充 | 第29-30页 |
| ·基于情感词典的微博文本特征选择 | 第30-31页 |
| ·微博文本集的形式化表示 | 第31-32页 |
| ·基于支持向量机的微博文本情感分类算法实现 | 第32-33页 |
| ·实验过程、结果及分析 | 第33-37页 |
| ·数据集的准备 | 第33页 |
| ·微博文本集的缩放 | 第33-34页 |
| ·核函数选择 | 第34页 |
| ·惩罚因子C选择 | 第34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于语义规则的微博文本情感分类方法研究 | 第38-54页 |
| ·基于语义规则的微博文本情感分类算法基本原理 | 第38-40页 |
| ·微博文本的情感组成与影响特征 | 第38-39页 |
| ·HOS模型的提出 | 第39页 |
| ·基于语义规则的微博文本情感分类流程 | 第39-40页 |
| ·语义规则归纳 | 第40-43页 |
| ·主观性句子辨别与情感词提取规则 | 第40-41页 |
| ·情感组合特征的选取规则 | 第41-42页 |
| ·评价对象的选择规则 | 第42页 |
| ·观点持有者的选择规则 | 第42页 |
| ·特殊规则的提取 | 第42-43页 |
| ·基于语义规则的微博文本情感分类算法描述及实现 | 第43-51页 |
| ·微博文本语义规则匹配 | 第44-49页 |
| ·微博文本情感极性值计算 | 第49-51页 |
| ·实验结果及分析 | 第51-52页 |
| ·两种方法对比与总结 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 基于微博文本情感分类的快女淘汰选手预测 | 第54-64页 |
| ·新浪微博、快女比赛与数据集介绍 | 第54-56页 |
| ·基于微博文本数量统计的淘汰选手预测 | 第56-59页 |
| ·预测评价指标的提出 | 第56-57页 |
| ·微博文本数量统计与淘汰对象预测 | 第57-59页 |
| ·预测结果分析 | 第59页 |
| ·基于微博文本情感分类的淘汰选手预测 | 第59-63页 |
| ·正面文本数量统计与预测 | 第60-62页 |
| ·预测结果分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结束语 | 第64-65页 |
| ·论文的创新与总结 | 第64页 |
| ·研究工作展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第72页 |
