| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 情感分析 | 第12页 |
| 1.2.2 文本摘要 | 第12-15页 |
| 1.2.3 文本情感摘要 | 第15页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 相关知识介绍 | 第19-30页 |
| 2.1 文本表示模型及相似度算法 | 第19-21页 |
| 2.1.1 文本表示模型 | 第19-20页 |
| 2.1.2 相似度算法 | 第20-21页 |
| 2.2 PageRank 模型 | 第21-22页 |
| 2.3 聚类算法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 K 均值聚类算法（K-means Clustering） | 第22-23页 |
| 2.3.2 凝聚的层次聚类算法（Agglomerative Clustering） | 第23-24页 |
| 2.4 Cluster_HITS 模型 | 第24-25页 |
| 2.5 最大熵分类方法 | 第25-28页 |
| 2.5.1 最大熵原理 | 第25-26页 |
| 2.5.2 最大熵模型 | 第26-28页 |
| 2.6 性能评价标准 | 第28-29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 情感摘要中英文语料库建设 | 第30-34页 |
| 3.1 语料来源及处理 | 第30-31页 |
| 3.2 标注方法及分析 | 第31-33页 |
| 3.2.1 标注方法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 一致性分析 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于情感信息的多文档文本情感摘要 | 第34-47页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 基于 PageRank 的多文档文本情感摘要 | 第34-37页 |
| 4.2.1 基于情感的 PageRank 框架 | 第34-35页 |
| 4.2.2 系统流程 | 第35-37页 |
| 4.3 基于 Cluster_HITS 的文本情感摘要 | 第37-39页 |
| 4.3.1 基于情感的 Cluster_HITS 框架 | 第37-38页 |
| 4.3.2 系统流程 | 第38-39页 |
| 4.4 实验与分析 | 第39-46页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第39页 |
| 4.4.2 实验结果及分析 | 第39-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 基于评论质量的多文档文本情感摘要 | 第47-55页 |
| 5.1 引言 | 第47-48页 |
| 5.2 基于评论质量的 PageRank 的多文档文本情感摘要 | 第48-49页 |
| 5.2.1 基于情感和评论质量的 PageRank 框架 | 第48-49页 |
| 5.2.2 系统流程 | 第49页 |
| 5.3 基于评论质量的 Cluster_HITS 的多文档文本情感摘要 | 第49-52页 |
| 5.3.1 基于情感信息和评论质量的 Cluster_HITS 框架 | 第49-51页 |
| 5.3.2 系统流程 | 第51-52页 |
| 5.4 实验与分析 | 第52-54页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第52页 |
| 5.4.2 实验结果及分析 | 第52-54页 |
| 5.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第6章 基于有监督学习的多文档文本情感摘要 | 第55-61页 |
| 6.1 引言 | 第55页 |
| 6.2 系统框架 | 第55-56页 |
| 6.3 实验与分析 | 第56-60页 |
| 6.3.1 实验设置 | 第56-57页 |
| 6.3.2 实验结果及分析 | 第57-60页 |
| 6.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第7章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第61-62页 |
| 7.2 下一步工作展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第69页 |
| 攻读学位期间公开申请的专利 | 第69页 |
| 攻读学位期间参与的科研项目 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
