基于文本挖掘的用户评论分类解析系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 背景介绍 | 第10-13页 |
| 1.1.1 文本挖掘 | 第11页 |
| 1.1.2 用户评论的利用 | 第11-12页 |
| 1.1.3 电子阅读用户评论 | 第12-13页 |
| 1.2 论文实际意义 | 第13页 |
| 1.3 论文结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 相关知识和关键技术 | 第15-21页 |
| 2.1 中文分词 | 第15-17页 |
| 2.1.1 歧义识别 | 第15页 |
| 2.1.2 停用词处理 | 第15-16页 |
| 2.1.3 未登录词的识别 | 第16页 |
| 2.1.4 结巴分词 | 第16-17页 |
| 2.2 新词发现与词性标注 | 第17-19页 |
| 2.2.1 新词发现 | 第17-18页 |
| 2.2.2 词性标注 | 第18-19页 |
| 2.3 主题提取 | 第19-20页 |
| 2.3.1 LDA主题模型 | 第19-20页 |
| 2.3.2 属性情感搭配模型 | 第20页 |
| 2.4 小结 | 第20-21页 |
| 第三章 需求分析 | 第21-28页 |
| 3.1 图书用户评论和商品用户评论的异同 | 第21-22页 |
| 3.1.1 语料长度 | 第21页 |
| 3.1.2 评论的领域 | 第21页 |
| 3.1.3 评论的社交性 | 第21-22页 |
| 3.1.4 评论的连续性 | 第22页 |
| 3.1.5 评论的内容 | 第22页 |
| 3.1.6 语言表达 | 第22页 |
| 3.2 图书用户评论的应用现状 | 第22-26页 |
| 3.2.1 商品用户评论的应用 | 第22-23页 |
| 3.2.2 图书用户评论的应用 | 第23-26页 |
| 3.3 图书用户评论分类解析系统的目标 | 第26-27页 |
| 3.4 小结 | 第27-28页 |
| 第四章 系统的设计与实现 | 第28-48页 |
| 4.1 系统总体设计 | 第28-29页 |
| 4.2 垃圾评论预处理 | 第29-35页 |
| 4.2.1 垃圾评论的标准确定 | 第30-32页 |
| 4.2.2 模块流程设计 | 第32-34页 |
| 4.2.3 算法描述 | 第34-35页 |
| 4.2.4 应用示例 | 第35页 |
| 4.3 专属词典构建 | 第35-41页 |
| 4.3.1 模块流程设计 | 第36-37页 |
| 4.3.2 新词提取算法描述 | 第37-39页 |
| 4.3.3 新词阈值筛选规则 | 第39页 |
| 4.3.4 新词词性自动标注 | 第39-41页 |
| 4.4 图书用户评论的主题提取 | 第41-44页 |
| 4.4.1 模块流程设计 | 第42-44页 |
| 4.4.2 图书用户评论主题提取步骤 | 第44页 |
| 4.5 图书用户评论主题标签提取 | 第44-46页 |
| 4.5.1 算法设计思路 | 第44-45页 |
| 4.5.2 图书用户评论主题标签提取步骤 | 第45-46页 |
| 4.6 分类解析系统的使用场景 | 第46-47页 |
| 4.7 小结 | 第47-48页 |
| 第五章 实验结果 | 第48-57页 |
| 5.1 数据集介绍 | 第48-49页 |
| 5.2 实验结果 | 第49-55页 |
| 5.2.1 垃圾评论预处理实验结果 | 第49-50页 |
| 5.2.2 专属词典构建实验结果 | 第50-53页 |
| 5.2.3 主题提取的实验结果 | 第53-55页 |
| 5.3 小结 | 第55-57页 |
| 第六章 总结 | 第57-61页 |
| 6.1 工作总结 | 第57-59页 |
| 6.2 存在的问题 | 第59页 |
| 6.3 对下一步工作的展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64页 |
