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基于概率图模型的文本对象情感分析

中文摘要第8-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第12-16页
    1.1 研究背景、目的及意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 本文主要研究内容第14页
    1.4 论文的组织结构第14-16页
第二章 预备知识与数据预处理第16-22页
    2.1 LDA模型第16-17页
    2.2 Gibbs采样第17-19页
        2.2.1 Markov链及其平稳分布第17-18页
        2.2.2 MCMC算法第18-19页
        2.2.3 Gibbs采样第19页
    2.3 数据收集、预处理及评价指标第19-21页
        2.3.1 数据收集及预处理第20页
        2.3.2 评价指标第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 基于OTSU模型的文本对象情感分析第22-34页
    3.1 OTSU模型第22-25页
        3.1.1 OTSU模型的生成过程第22页
        3.1.2 OTSU模型参数估计第22-25页
    3.2 主题情感词发现及文本对象情感分类第25-26页
        3.2.1 主题情感词发现第25页
        3.2.2 文本对象情感分类第25-26页
    3.3 词汇标签初始化第26-27页
        3.3.1 对象标签初始化第26-27页
        3.3.2 情感标签初始化第27页
        3.3.3 主题标签初始化第27页
    3.4 实验结果与分析第27-32页
        3.4.1 主题情感词发现第27-28页
        3.4.2 单对象文本的对象情感分类第28-30页
        3.4.3 多对象文本的对象情感分类第30-32页
    3.5 本章小结第32-34页
第四章 基于UOSU模型的文本对象情感分析第34-46页
    4.1 UOSU模型第34-37页
        4.1.1 UOSU模型的生成过程第34页
        4.1.2 UOSU模型参数估计第34-37页
    4.2 主题词发现及文本对象情感分类第37-38页
        4.2.1 主题词发现第37-38页
        4.2.2 文本对象情感分类第38页
    4.3 实验结果与分析第38-43页
        4.3.1 主题词发现第38页
        4.3.2 单对象文本的对象情感分类第38-40页
        4.3.3 多对象文本的对象情感分类第40-43页
    4.4 实验结果对比第43-45页
    4.5 本章小结第45-46页
第五章 结论与展望第46-48页
    5.1 结论第46页
    5.2 展望第46-48页
参考文献第48-52页
攻读学位期间取得的研究成果第52-53页
致谢第53-54页
个人简介及联系方式第54-55页
承诺书第55-56页

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