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 |