面向社交网络特定话题的情感词典自构建方法研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| abstract | 第3-4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 社交网络情感分析的研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 社交网络情感分析中情感词典的研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 研究意义 | 第11页 |
| 1.4 本文主要研究工作 | 第11-13页 |
| 1.5 本文的相关结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关理论和符号定义 | 第14-23页 |
| 2.1 社交网络情感分析概述 | 第14-15页 |
| 2.2 情感词典概述 | 第15-18页 |
| 2.2.1 情感词典分类 | 第15-16页 |
| 2.2.2 情感词典的相关技术概述 | 第16-18页 |
| 2.3 情感词典构建SDSC模型相关定义 | 第18-20页 |
| 2.4 情感词典构建SDSC模型总体框架 | 第20-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 情感关系无向图构建过程研究 | 第23-39页 |
| 3.1 热门文本筛选FT模型研究 | 第23-24页 |
| 3.2 文本影响力计算 | 第24-25页 |
| 3.3 情感关系无向图构建CRM模型 | 第25-38页 |
| 3.3.1 数据集预处理 | 第26-27页 |
| 3.3.2 情感相似度计算 | 第27-37页 |
| 3.3.3 构建情感关系无向图 | 第37-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于谱聚类的情感词典构建模型研究 | 第39-45页 |
| 4.1 基于谱聚类的情感词典构建SC模型概述 | 第39-42页 |
| 4.1.2 谱聚类算法模型 | 第40-41页 |
| 4.1.3 情感子图的中心词探测 | 第41-42页 |
| 4.2 话题下情感词典的扩展 | 第42-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 仿真实验与性能分析 | 第45-63页 |
| 5.1 实验准备 | 第45-48页 |
| 5.1.1 评测指标 | 第45-46页 |
| 5.1.2 数据集概述 | 第46-48页 |
| 5.2 数据结构介绍 | 第48-57页 |
| 5.2.1 仿真参数设置 | 第49页 |
| 5.2.2 特定话题情感词典构建分析 | 第49-57页 |
| 5.3 实验对比与分析 | 第57-62页 |
| 5.3.1 通用词典与本方法性能对比 | 第57-60页 |
| 5.3.2 相关方法比较 | 第60-61页 |
| 5.3.3 词库完整性对实验结果的影响 | 第61-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63页 |
| 6.2 展望 | 第63-65页 |
| 附录 相关定义和符合说明 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
