观点挖掘中评价对象抽取方法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 式评价对象抽取 | 第13-17页 |
| 1.2.2 隐式评价对象抽取 | 第17-18页 |
| 1.2.3 非评价对象过滤 | 第18-19页 |
| 1.3 主要研究内容和创新点 | 第19-21页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第21-23页 |
| 第二章 背景知识 | 第23-29页 |
| 2.1 相关概念定义 | 第23-24页 |
| 2.2 评价对象抽取规则 | 第24-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于逻辑编程的评价对象抽取框架 | 第29-45页 |
| 3.1 相关工作 | 第29-30页 |
| 3.2 评价对象抽取框架 | 第30-33页 |
| 3.2.1 回答集编程语言 | 第30-32页 |
| 3.2.2 基于ASP的评价对象抽取框架 | 第32-33页 |
| 3.3 基于ASP的评价对象抽取 | 第33-37页 |
| 3.3.1 ASP事实抽取 | 第33-34页 |
| 3.3.2 ASP规则转换 | 第34-36页 |
| 3.3.3 ASP程序回答集求解 | 第36-37页 |
| 3.4 基于ASP的非评价对象过滤 | 第37-40页 |
| 3.4.1 非评价对象抽取 | 第37-40页 |
| 3.4.2 非评价对象过滤 | 第40页 |
| 3.5 实验与分析 | 第40-44页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第40-41页 |
| 3.5.2 实验结果分析 | 第41-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 评价对象抽取规则的自动选择 | 第45-69页 |
| 4.1 相关工作 | 第46页 |
| 4.2 抽取规则分类 | 第46-47页 |
| 4.3 基于贪心算法的规则选择 | 第47-51页 |
| 4.3.1 规则评价 | 第49页 |
| 4.3.2 规则排序 | 第49-50页 |
| 4.3.3 规则选择 | 第50-51页 |
| 4.4 基于局部搜索算法的规则选择 | 第51-55页 |
| 4.4.1 模拟退火算法 | 第52页 |
| 4.4.2 算法RSLS | 第52-54页 |
| 4.4.3 邻近规则集生成 | 第54-55页 |
| 4.5 实验与分析 | 第55-66页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第55-57页 |
| 4.5.2 评价标准 | 第57-58页 |
| 4.5.3 对比方法 | 第58-60页 |
| 4.5.4 实验结果分析 | 第60-63页 |
| 4.5.5 规则性能分析 | 第63-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-69页 |
| 第五章 基于语义相似性和相关性的评价对象推荐 | 第69-81页 |
| 5.1 相关工作 | 第70页 |
| 5.2 算法AER | 第70-71页 |
| 5.3 基于语义相似性的评价对象推荐 | 第71-72页 |
| 5.3.1 词向量 | 第71页 |
| 5.3.2 推荐算法Sim-recom | 第71-72页 |
| 5.4 基于词汇相关性的评价对象推荐 | 第72-74页 |
| 5.4.1 基本概念 | 第73页 |
| 5.4.2 关联规则挖掘 | 第73页 |
| 5.4.3 推荐算法AR-recom | 第73-74页 |
| 5.5 实验与分析 | 第74-80页 |
| 5.5.1 实验数据 | 第74-75页 |
| 5.5.2 评价标准 | 第75页 |
| 5.5.3 对比方法 | 第75-76页 |
| 5.5.4 实验结果分析 | 第76-78页 |
| 5.5.5 实验参数分析 | 第78-80页 |
| 5.6 本章小结 | 第80-81页 |
| 第六章 总结和展望 | 第81-83页 |
| 6.1 论文总结 | 第81-82页 |
| 6.2 工作展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-93页 |
| 作者简介（包括论文和成果清单） | 第93-95页 |
| 致谢 | 第95页 |
