网络舆情情感分析系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·国内外发展现状 | 第12-15页 |
| ·研究内容及挑战 | 第15-16页 |
| ·研究内容 | 第15页 |
| ·面临的挑战 | 第15-16页 |
| ·本论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 相关理论与技术基础 | 第17-32页 |
| ·情感分析 | 第17-20页 |
| ·情感分析问题的描述 | 第17-18页 |
| ·情感分析的任务 | 第18页 |
| ·情感倾向分析的方法 | 第18-20页 |
| ·分词及词性标注 | 第20-22页 |
| ·中文分词 | 第20-21页 |
| ·词性标注 | 第21-22页 |
| ·文本分类 | 第22-31页 |
| ·文本表示 | 第22-23页 |
| ·特征选择方法 | 第23-25页 |
| ·文本特征权重计算 | 第25-26页 |
| ·分类器设计 | 第26-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 网络舆情情感分析系统中的关键算法研究 | 第32-50页 |
| ·情感词典构建算法 | 第32-33页 |
| ·面向新闻和博客文本的情感分析算法 | 第33-37页 |
| ·新闻和博客文本的特点 | 第33-34页 |
| ·面向新闻和博客文本的情感分析算法研究 | 第34-37页 |
| ·面向论坛文本的情感分析算法 | 第37-41页 |
| ·论坛文本的特点 | 第37-39页 |
| ·面向论坛文本的情感分析算法研究 | 第39-41页 |
| ·面向微博文本的情感分析算法 | 第41-49页 |
| ·微博文本的特点 | 第41-44页 |
| ·面向微博文本的情感分析算法研究 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 网络舆情情感分析系统总体设计 | 第50-55页 |
| ·系统需求分析 | 第50-51页 |
| ·系统需求分析 | 第50-51页 |
| ·系统设计目标 | 第51页 |
| ·系统总体结构 | 第51-54页 |
| ·系统功能模块图 | 第51-53页 |
| ·系统运行机制 | 第53页 |
| ·系统开发和运行环境 | 第53页 |
| ·数据库选择 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 网络舆情情感分析系统详细设计与实现 | 第55-74页 |
| ·页面抓取模块 | 第55-58页 |
| ·模块工作流程 | 第55-56页 |
| ·模块设计 | 第56-58页 |
| ·页面内容提取模块 | 第58-64页 |
| ·模块工作流程 | 第58-59页 |
| ·模块设计 | 第59-64页 |
| ·分词模块 | 第64-65页 |
| ·模块工作流程 | 第64页 |
| ·模块设计 | 第64-65页 |
| ·面向新闻和博客文本的情感分析模块 | 第65-67页 |
| ·模块工作流程 | 第65-66页 |
| ·模块设计 | 第66-67页 |
| ·面向论坛文本的情感分析模块 | 第67-69页 |
| ·模块工作流程 | 第67-68页 |
| ·模块设计 | 第68-69页 |
| ·面向微博文本的情感分析模块 | 第69-70页 |
| ·模块工作流程 | 第69-70页 |
| ·模块设计 | 第70页 |
| ·守护和监控模块 | 第70-72页 |
| ·数据存储模块 | 第72-73页 |
| ·数据表设计 | 第72-73页 |
| ·模块设计 | 第73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第六章 系统展示与测试 | 第74-82页 |
| ·系统展示 | 第74-79页 |
| ·测试结果与分析 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第七章 结论 | 第82-84页 |
| ·本文的主要贡献 | 第82页 |
| ·下一步工作的展望 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-88页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第88-89页 |
