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面向产品评论的汉语意见文摘生成方法研究

中文摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-19页
    1.1 研究目的和意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状及发展动态第12-15页
        1.2.1 解释性意见挖掘研究现状第12页
        1.2.2 产品属性聚类研究现状第12-13页
        1.2.3 情感极性分类研究现状第13-14页
        1.2.4 意见融合与自动文摘研究现状第14-15页
    1.3 目前存在的主要问题及解决办法第15-16页
    1.4 本文主要研究内容第16-18页
    1.5 本文的组织安排第18-19页
第2章 多粒度的解释性意见信息获取第19-38页
    2.1 引言第19-20页
    2.2 解释性意见定义第20-21页
    2.3 解释性意见标注语料库构建第21-23页
    2.4 解释性意见句识别第23-26页
        2.4.1 问题描述第23-24页
        2.4.2 词向量学习第24-25页
        2.4.3 解释性意见句分类特征第25-26页
    2.5 解释性片段抽取第26-31页
        2.5.1 解释性片段抽取问题描述第26页
        2.5.2 解释性片段抽取总体框架第26-27页
        2.5.3 解释性卡方估计第27-28页
        2.5.4 解释性模式学习第28-30页
        2.5.5 解释性模式匹配第30-31页
    2.6 实验结果与分析第31-37页
        2.6.1 解释性意见句识别实验结果第31-34页
        2.6.2 解释性片段抽取实验结果第34-37页
    2.7 本章小结第37-38页
第3章 基于意见聚集的情感极性分类第38-58页
    3.1 引言第38-39页
    3.2 方法概述第39-41页
    3.3 产品属性聚类第41-45页
        3.3.1 含有显性属性的意见聚集第41-43页
        3.3.2 含有隐性属性的意见聚集第43-44页
        3.3.3 一种两阶段的层次聚类算法第44-45页
    3.4 意见复述第45-48页
        3.4.1 意见复述定义第45-46页
        3.4.2 复述知识获取第46-47页
        3.4.3 意见复述生成第47-48页
    3.5 基于属性簇的情感极性分类第48-50页
        3.5.1 特征选择第48-49页
        3.5.2 基于支持向量机的情感极性分类第49-50页
        3.5.3 极性冲突解决第50页
    3.6 实验结果与分析第50-57页
        3.6.1 实验设置第50-52页
        3.6.2 不同特征对极性分类的影响第52-53页
        3.6.3 意见聚集参数选择对结果的影响第53-55页
        3.6.4 意见复述生成数量对结果的影响第55-56页
        3.6.5 意见聚集/复述对情感极性分类结果的影响第56-57页
    3.7 本章小结第57-58页
第4章 意见融合及文摘生成研究第58-75页
    4.1 引言第58-60页
    4.2 方法概述第60-61页
    4.3 意见句排序第61-64页
        4.3.1 基于关注度的排序方法第61-62页
        4.3.2 基于马尔科夫随机游走的图排序方法第62-64页
    4.4 意见句去重第64-66页
        4.4.1 基于余弦距离的冗余消除算法第64-65页
        4.4.2 基于最大间隔的冗余消除算法第65-66页
    4.5 意见文摘生成第66-68页
        4.5.1 结构化文摘生成第66-67页
        4.5.2 非结构化文摘要生成第67-68页
    4.6 实验结果与分析第68-74页
        4.6.1 实验设置第68-69页
        4.6.2 意见句排序结果第69-70页
        4.6.3 结构化文摘结果第70-73页
        4.6.4 非结构化文摘结果第73-74页
    4.7 本章小结第74-75页
结论第75-77页
参考文献第77-87页
致谢第87-88页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及参加的科研项目第88-89页

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