| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容与研究意义 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基础理论与相关技术 | 第15-24页 |
| 2.1 在线评论理论基础 | 第15-16页 |
| 2.2 情感分类技术理论基础 | 第16-23页 |
| 2.2.1 情感分类概念及相关理论 | 第16-21页 |
| 2.2.2 情感分类过程中关键技术 | 第21-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 结构化汽车评论的情感分类实验 | 第24-38页 |
| 3.1 结构化汽车评论数据的收集处理和分析 | 第24-31页 |
| 3.1.1 结构化汽车评论样本选取 | 第24-26页 |
| 3.1.2 结构化汽车评论数据整理 | 第26-29页 |
| 3.1.3 语料规范化预处理 | 第29-31页 |
| 3.2 结构化汽车评论情感分类模型的建立 | 第31-37页 |
| 3.2.1 数据转换 | 第31-33页 |
| 3.2.2 结构化汽车评论分类器的分类结果 | 第33-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 非结构化汽车评论的情感分类实验 | 第38-56页 |
| 4.1 非结构化汽车评论数据的收集处理和分析 | 第38-49页 |
| 4.1.1 非结构化汽车评论样本选取 | 第39-40页 |
| 4.1.2 非结构化汽车评论数据抓取方法简介 | 第40-48页 |
| 4.1.3 非结构化汽车评论语料规范化预处理 | 第48-49页 |
| 4.2 非结构化汽车评论情感分类模型的建立 | 第49-51页 |
| 4.2.1 微博的主观性内容识别 | 第50-51页 |
| 4.2.2 微博的情感极性分类 | 第51页 |
| 4.3 非结构化汽车评论分类器的分类结果 | 第51-55页 |
| 4.3.1 主观性内容识别检验结果 | 第51-53页 |
| 4.3.2 情感极性分类检验结果 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 结果分析和汽车评论挖掘系统 | 第56-64页 |
| 5.1 汽车评论结果分析 | 第56-60页 |
| 5.1.1 分类效率的比较 | 第56页 |
| 5.1.2 分类指标值的比较 | 第56-57页 |
| 5.1.3 分类器对每类的分类结果比较 | 第57-59页 |
| 5.1.4 结构化评论与非结构化评论分类的本质区别 | 第59-60页 |
| 5.2 汽车评论情感挖掘系统的初步构建 | 第60-63页 |
| 5.2.1 系统结构 | 第60-61页 |
| 5.2.2 系统交互可视化界面展示 | 第61-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 附录 1 非结构化汽车评论抓取车型 | 第71-75页 |
| 附录 2 非结构化汽车评论网络爬虫 | 第75-77页 |
| 附录 3 XML数据解析部分程序 | 第77-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第79-81页 |
| 致谢 | 第81页 |