面向新闻话题的事件演变与舆情分析技术研究与运用
摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6页 |
第一章 绪论 | 第11-20页 |
1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
1.2.1 文本聚类 | 第13-14页 |
1.2.2 事件演变 | 第14-15页 |
1.2.3 事件排序 | 第15-16页 |
1.2.4 观点挖掘与情感分析 | 第16页 |
1.2.5 数据可视化 | 第16-17页 |
1.3 研究内容与方法 | 第17-18页 |
1.4 论文结构 | 第18-20页 |
第二章 数据预处理 | 第20-29页 |
2.1 引言 | 第20-21页 |
2.2 形式化定义 | 第21-23页 |
2.2.1 新闻 | 第21页 |
2.2.2 事件 | 第21-22页 |
2.2.3 话题 | 第22页 |
2.2.4 事件演变 | 第22页 |
2.2.5 事件重要性分析 | 第22页 |
2.2.6 事件观点分析 | 第22-23页 |
2.3 数据获取 | 第23页 |
2.4 数据预处理 | 第23-25页 |
2.4.1 中文分词 | 第23-24页 |
2.4.2 时间信息提取 | 第24页 |
2.4.3 实体抽取 | 第24-25页 |
2.5 事件提取 | 第25-28页 |
2.5.1 特征构建 | 第25-26页 |
2.5.2 层次聚类 | 第26-28页 |
2.6 本章小结 | 第28-29页 |
第三章 事件演变分析 | 第29-36页 |
3.1 引言 | 第29-30页 |
3.2 事件区分性特征 | 第30-31页 |
3.3 内容相关性分析 | 第31-32页 |
3.4 事件迁移性分析 | 第32-33页 |
3.5 事件时序性分析 | 第33-34页 |
3.6 演变关系提取 | 第34页 |
3.7 本章小结 | 第34-36页 |
第四章 事件重要性分析 | 第36-42页 |
4.1 引言 | 第36-37页 |
4.2 大众关注度 | 第37页 |
4.3 媒体关注度 | 第37-38页 |
4.4 事件演变关系 | 第38-39页 |
4.5 基于HITS算法的新闻重要性排序 | 第39-41页 |
4.5.1 HITS算法 | 第39-40页 |
4.5.2 基于HITS算法衡量事件重要性 | 第40-41页 |
4.6 本章小结 | 第41-42页 |
第五章 事件观点分析 | 第42-49页 |
5.1 引言 | 第42页 |
5.2 情感词提取 | 第42-43页 |
5.3 面向实体的观点分析 | 第43-46页 |
5.4 事件观点分析 | 第46-47页 |
5.5 特殊事件提取 | 第47-48页 |
5.6 本章小结 | 第48-49页 |
第六章 实验分析 | 第49-65页 |
6.1 实验数据 | 第49页 |
6.2 事件演变分析 | 第49-56页 |
6.2.1 实验设置 | 第49-50页 |
6.2.2 对比方法 | 第50-51页 |
6.2.3 实验结果 | 第51-54页 |
6.2.4 实例分析 | 第54-56页 |
6.3 事件重要性分析 | 第56-59页 |
6.3.1 实验设置 | 第56页 |
6.3.2 对比方法 | 第56页 |
6.3.3 实验结果 | 第56-57页 |
6.3.4 实例分析 | 第57-59页 |
6.4 面向实体的观点分析 | 第59-61页 |
6.4.1 实验设置 | 第59页 |
6.4.2 对比方法 | 第59-60页 |
6.4.3 实验结果 | 第60-61页 |
6.5 事件观点分析与特殊事件发现 | 第61-62页 |
6.5.1 实验设置 | 第61页 |
6.5.2 实例分析 | 第61-62页 |
6.6 讨论 | 第62-64页 |
6.7 本章小结 | 第64-65页 |
第七章 数据可视化与系统展示 | 第65-75页 |
7.1 引言 | 第65页 |
7.2 事件演变与事件重要性分析 | 第65-67页 |
7.3 观点分析 | 第67-69页 |
7.4 系统展示 | 第69-74页 |
7.5 本章小结 | 第74-75页 |
第八章 总结与展望 | 第75-76页 |
参考文献 | 第76-83页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第83-86页 |
致谢 | 第86-87页 |
附件 | 第87页 |