一种基于词典的文本情感分析算法的实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.3 当前研究存在的问题 | 第10页 |
| 1.4 本论文组织结构 | 第10-12页 |
| 第2章 文本情感计算相关理论基础 | 第12-18页 |
| 2.1 情感倾向 | 第12页 |
| 2.2 网络爬虫 | 第12-13页 |
| 2.2.1 网络爬虫的原理和分类 | 第12页 |
| 2.2.2 网络爬虫的使用要求 | 第12-13页 |
| 2.3 文本预处理技术 | 第13页 |
| 2.4 中文分词技术 | 第13-14页 |
| 2.4.1 中文分词算法 | 第13-14页 |
| 2.4.2 常用的中文分词系统 | 第14页 |
| 2.5 词性标注 | 第14-15页 |
| 2.6 去除停用词 | 第15-18页 |
| 第3章 情感词典的创建 | 第18-24页 |
| 3.1 常见情感词典 | 第18-19页 |
| 3.1.1 知网(How Net) | 第18页 |
| 3.1.2 哈工大《同义词词林扩展版》 | 第18-19页 |
| 3.1.3 大连理工大学中文情感词汇本体库 | 第19页 |
| 3.2 情感词典的组成 | 第19-24页 |
| 3.2.1 基础情感词典 | 第19-22页 |
| 3.2.2 网络情感词典 | 第22-23页 |
| 3.2.3 领域情感词典 | 第23-24页 |
| 第4章 文本情感计算关键技术 | 第24-30页 |
| 4.1 面向短文本的情感倾向分析 | 第24-27页 |
| 4.1.1 常见短文本来源和特点 | 第24-25页 |
| 4.1.2 面向短文本的情感计算方法 | 第25-27页 |
| 4.2 面向长文本的情感倾向分析 | 第27-30页 |
| 第5章 文本情感分析系统的实现 | 第30-38页 |
| 5.1 系统综述 | 第30-31页 |
| 5.2 数据抓取模块 | 第31-33页 |
| 5.2.1 输入 | 第31页 |
| 5.2.2 处理 | 第31-32页 |
| 5.2.3 输出 | 第32-33页 |
| 5.3 数据处理模块 | 第33页 |
| 5.4 情感判断模块和数据推送模块 | 第33-34页 |
| 5.5 系统实验结果及分析 | 第34-38页 |
| 5.5.1 实验性能评估指标 | 第34-36页 |
| 5.5.2 实验设计与结果分析 | 第36-37页 |
| 5.5.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第6章 总结与展望 | 第38-40页 |
| 6.1 本文总结 | 第38页 |
| 6.2 未来展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 附录 | 第44-48页 |
| 致谢 | 第48-50页 |
| 攻读硕士期间研究成果 | 第50页 |
