首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--文字信息处理论文

语义分类方法在淘宝评论文本中应用研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-18页
   ·研究背景与研究意义第10-11页
   ·国内外研究现状及评述第11-14页
     ·国内研究综述第11-13页
     ·国外研究综述第13-14页
   ·本文的研究内容及创新点第14-16页
     ·本文的研究内容第14-16页
     ·本文创新点第16页
   ·研究方法与论文思路第16-18页
     ·研究方法第16页
     ·论文思路第16-18页
第2章 相关概念及理论第18-22页
   ·淘宝评论文本相关概念及理论第18-20页
     ·淘宝网相关概念及理论第18页
     ·在线评价相关概念及理论第18-20页
   ·情感分析相关概念及理论第20页
   ·语义分类相关概念及理论第20-22页
     ·语义分类相关概念第20-21页
     ·语义分类应用理论第21-22页
第3章 淘宝评论文本现状及预处理第22-26页
   ·淘宝评论文本现状第22-23页
   ·淘宝评论文本分析第23-24页
   ·淘宝评论文本提取及预处理第24-26页
     ·淘宝评论文本提取第24页
     ·淘宝评论文本预处理第24-26页
第4章 淘宝评论文本情感语义分类第26-32页
   ·淘宝评论文本情感分类标准构建第26-27页
   ·淘宝文本特殊性分类影响第27-28页
   ·淘宝评价文本情感词汇信息处理第28-31页
     ·淘宝评论文本情感词汇分类标准第28-29页
     ·淘宝评论文本情感词汇同义关系词处理第29-30页
     ·淘宝评论文本情感词汇并列关系词处理第30页
     ·淘宝评论文本情感词汇上下位关系词处理第30-31页
   ·淘宝评论文本情感分类方法第31-32页
第5章 淘宝评论文本情感分析语义分类实证设计第32-40页
   ·淘宝评论文本情感词重分类第32-34页
   ·实验结果分析与比对第34-38页
     ·实验文本预处理第34-35页
     ·实验文本观点词提取第35页
     ·实验文本语义分类第35-36页
     ·实验文本评论结果第36-38页
   ·实验研究不足第38-40页
     ·文本取样误差第38页
     ·文本数量误差第38-39页
     ·文本分词误差第39-40页
第6章 研究结论与展望第40-41页
   ·研究结论第40页
   ·研究展望第40-41页
参考文献第41-44页
致谢第44页

论文共44页,点击 下载论文
上一篇:Top-N查询处理TA-类算法的实验评价
下一篇:玉米作物图像的远程采集