| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状及分析 | 第10-12页 |
| 1.2.1 产品评论挖掘研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 产品评论挖掘存在的主要问题 | 第12页 |
| 1.3 主要研究内容与论文组织结构 | 第12-14页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 1.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 评论文本挖掘任务概述 | 第15-19页 |
| 2.1 文本的情感分类 | 第15-16页 |
| 2.2 基于评价特征的观点挖掘 | 第16-18页 |
| 2.3 比较语句和关系挖掘 | 第18页 |
| 2.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 极性词典的构建 | 第19-24页 |
| 3.1 基于改进CHI 值的词典构建 | 第19-20页 |
| 3.1.1 基于改进CHI 值的词典构建思想 | 第19-20页 |
| 3.1.2 CHI-DC 算法 | 第20页 |
| 3.2 词典的动态添加 | 第20-22页 |
| 3.2.1 词典动态添加的主要思想 | 第21页 |
| 3.2.2 DDA 算法 | 第21-22页 |
| 3.3 极性词的分类 | 第22-23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第4章 基于标题和改进的重转句极性计算公式的评论极性分析 | 第24-29页 |
| 4.1 现有评论极性分析方法存在的问题 | 第24-25页 |
| 4.2 标题极性分析在评论极性分析算法中的运用 | 第25页 |
| 4.3 基于改进公式的重转观点句处理 | 第25-26页 |
| 4.4 基于标题和改进公式的评论极性分析算法设计 | 第26-28页 |
| 4.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第5章 基于改进SBV 算法的评论观点总结 | 第29-36页 |
| 5.1 句法分析简介 | 第29-30页 |
| 5.2 现有SBV 算法应用于图书评论存在的问题 | 第30-32页 |
| 5.3 改进的SBV 算法 | 第32-35页 |
| 5.3.1 改进思路描述 | 第32-33页 |
| 5.3.2 改进的SBV 算法描述 | 第33-35页 |
| 5.4 基于改进算法的观点总结 | 第35页 |
| 5.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第6章 实验数据与结果分析 | 第36-42页 |
| 6.1 实验设计 | 第36-37页 |
| 6.2 实验结果及分析 | 第37-41页 |
| 6.2.1 极性词典构建 | 第37-38页 |
| 6.2.2 词典动态添加 | 第38页 |
| 6.2.3 极性词分类 | 第38页 |
| 6.2.4 评论极性分析 | 第38-40页 |
| 6.2.5 基于特征的评论观点总结 | 第40-41页 |
| 6.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第7章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第42页 |
| 7.2 工作展望 | 第42-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第48页 |