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面向评论文本的多文档情感摘要研究

摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
第一章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和研究意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-13页
        1.2.1 基于情感词典的文本倾向性分析研究现状第10-11页
        1.2.2 文档情感摘要的研究现状第11-13页
    1.3 本文的主要研究工作第13页
    1.4 本文的组织和安排第13-14页
    1.5 本章小结第14-15页
第二章 多文档摘要关键技术第15-21页
    2.1 文本特征第15-16页
    2.2 评价对象抽取第16-17页
        2.2.1 评价对象的相关内容第16页
        2.2.2 评价对象的抽取第16-17页
    2.3 情感关键句抽取第17-18页
    2.4 文档表示模型第18-19页
        2.4.1 向量空间模型第18-19页
        2.4.2 布尔模型第19页
        2.4.3 概率模型第19页
    2.5 本章小结第19-21页
第三章 基于领域语料库的情感词典构建第21-29页
    3.1 相关工作第21页
    3.2 情感词典初步抽取第21-22页
    3.3 基于领域语料库的情感词典构建第22-25页
        3.3.1 领域情感词的初步提取第22-23页
        3.3.2 情感词语极性及强度值计算第23-24页
        3.3.3 领域情感词典构建算法第24-25页
    3.4 实验与分析第25-26页
        3.4.1 实验设计第25页
        3.4.2 实验语料第25页
        3.4.3 实验分析第25-26页
    3.5 本章小结第26-29页
第四章 基于情感关键句抽取的多文档情感摘要第29-37页
    4.1 相关工作第29-30页
    4.2 基于情感关键句抽取的文档情感摘要第30-33页
        4.2.1 改进的情感关键句抽取算法第30-32页
        4.2.2 情感摘要抽取过程第32-33页
        4.2.3 情感文摘算法第33页
    4.3 实验与分析第33-36页
        4.3.1 实验语料第33页
        4.3.2 评价指标第33-34页
        4.3.3 实验及结果分析第34-36页
    4.4 本章小结第36-37页
第五章 多文档情感摘要原型系统的设计与实现第37-43页
    5.1 系统设计原理第37页
    5.2 系统设计方案第37-38页
    5.3 系统模块展示第38-41页
        5.3.1 系统展示第38-40页
        5.3.2 情感摘要效果展示第40-41页
    5.4 本章小结第41-43页
第六章 总结与展望第43-45页
    6.1 全文总结第43页
    6.2 研究展望第43-45页
参考文献第45-49页
攻硕期间发表论文及科研成果第49-50页
致谢第50页

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