| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 垃圾评论 | 第11-13页 |
| 1.2.2 评论质量 | 第13-15页 |
| 1.2.3 评论摘要 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第16-17页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第17-18页 |
| 2 相关理论及关键技术 | 第18-28页 |
| 2.1 评价对象抽取 | 第18-22页 |
| 2.1.1 关联规则 | 第18-19页 |
| 2.1.2 聚类方法 | 第19-21页 |
| 2.1.3 互信息 | 第21-22页 |
| 2.2 文本情感分析 | 第22-23页 |
| 2.2.1 基于文本分类的情感分析 | 第22页 |
| 2.2.2 基于语义分析的情感分析 | 第22-23页 |
| 2.3 评价标准 | 第23-27页 |
| 2.3.1 预测准确度 | 第23-24页 |
| 2.3.2 分类准确度 | 第24-25页 |
| 2.3.3 排序准确度 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于改进LDA模型的评论摘要 | 第28-41页 |
| 3.1 问题分析 | 第28-29页 |
| 3.2 方法概述 | 第29-31页 |
| 3.3 预处理 | 第31-33页 |
| 3.3.1 分词和词性标注 | 第31页 |
| 3.3.2 分句 | 第31-33页 |
| 3.4 基于句法分析的特征语料库构建 | 第33-35页 |
| 3.4.1 显式特征抽取 | 第33页 |
| 3.4.2 特征词与观点词聚类 | 第33-34页 |
| 3.4.3 特征类过滤 | 第34-35页 |
| 3.4.4 语料库构建 | 第35页 |
| 3.5 SA-LDA主题聚类 | 第35-37页 |
| 3.5.1 观点句识别 | 第35-36页 |
| 3.5.2 Must-link & Cannot-link | 第36-37页 |
| 3.5.3 主题更新 | 第37页 |
| 3.6 情感值计算及摘要生成 | 第37-38页 |
| 3.6.1 情感值计算 | 第37页 |
| 3.6.2 摘要生成 | 第37-38页 |
| 3.7 实验及结果分析 | 第38-40页 |
| 3.7.1 实验数据及评价方法 | 第38页 |
| 3.7.2 实验结果分析 | 第38-40页 |
| 3.8 本章小结 | 第40-41页 |
| 4 基于观点支持度的评论有用性计算 | 第41-53页 |
| 4.1 问题分析 | 第41-42页 |
| 4.2 模型概述 | 第42-46页 |
| 4.2.1 评论回复用户的多样性 | 第43-44页 |
| 4.2.2 观点支持度 | 第44页 |
| 4.2.3 观点否定度 | 第44-45页 |
| 4.2.4 观点有用性 | 第45页 |
| 4.2.5 观点多样性 | 第45页 |
| 4.2.6 评论有用性 | 第45-46页 |
| 4.3 回复内容的支持度计算 | 第46-47页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第47-52页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第47页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第47-48页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第48-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 主要工作总结 | 第53页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 附录 | 第61页 |
| A 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第61页 |
| B 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录 | 第61页 |