汉语意见文本自动摘要技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 图录 | 第10-11页 |
| 表录 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.2 研究目的 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13页 |
| 1.4 本文贡献 | 第13-14页 |
| 1.5 论文结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关研究 | 第15-26页 |
| 2.1 基于特征的意见摘要 | 第15-21页 |
| 2.1.1 特征识别 | 第16-18页 |
| 2.1.2 倾向性判断 | 第18-19页 |
| 2.1.3 摘要生成 | 第19-21页 |
| 2.2 非基于特征的意见摘要 | 第21-25页 |
| 2.2.1 基本的情感摘要 | 第22页 |
| 2.2.2 文本摘要 | 第22-24页 |
| 2.2.3 可视化 | 第24页 |
| 2.2.4 基于实体的摘要 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 系统体系架构与基础性工作 | 第26-33页 |
| 3.1 系统体系架构 | 第26-27页 |
| 3.2 基础性工作 | 第27-30页 |
| 3.2.1 语料的抓取与预处理 | 第27-28页 |
| 3.2.2 本体库的创建 | 第28-30页 |
| 3.3 词典及工具 | 第30-32页 |
| 3.3.1 情感词典 | 第30页 |
| 3.3.2 程度级别词语 | 第30-31页 |
| 3.3.3 依存关系分析工具 | 第31-32页 |
| 3.3.4 其他工具 | 第32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 意见摘要相关技术研究 | 第33-49页 |
| 4.1 挖掘评论中的特征与评价词 | 第33-38页 |
| 4.1.1 依存关系介绍 | 第33页 |
| 4.1.2 依存关系选择 | 第33-35页 |
| 4.1.3 特征与评价词抽取 | 第35-38页 |
| 4.2 特征与评价词相关性分类 | 第38-43页 |
| 4.2.1 支持向量机模型 | 第38-39页 |
| 4.2.2 最大熵模型 | 第39-40页 |
| 4.2.3 分类工具 | 第40-41页 |
| 4.2.4 分类特征 | 第41-43页 |
| 4.3 倾向性判断 | 第43-44页 |
| 4.4 摘要生成 | 第44-48页 |
| 4.4.1 p-median 问题 | 第45-46页 |
| 4.4.2 代价函数的计算 | 第46-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 实验方法与结果分析 | 第49-56页 |
| 5.1 实验介绍 | 第49-50页 |
| 5.1.1 实验语料 | 第49页 |
| 5.1.2 评价标准 | 第49-50页 |
| 5.2 特征和评价词关系对的抽取实验 | 第50-53页 |
| 5.2.1 本文选中的依存关系出现频率 | 第50-51页 |
| 5.2.2 特征和评价词关系对抽取 | 第51-52页 |
| 5.2.3 关系对抽取实验的对比 | 第52-53页 |
| 5.3 倾向性判断实验 | 第53-54页 |
| 5.4 摘要生成实验 | 第54-55页 |
| 5.5 本章摘要 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 本文总结 | 第56页 |
| 6.2 讨论与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第65页 |
