首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--计算技术、计算机技术论文--计算机的应用论文--信息处理(信息加工)论文--文字信息处理论文

基于词性与句法的产品评论特征及情感词挖掘

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 研究现状及分析第10-13页
        1.2.1 国内外研究现状第10-12页
        1.2.2 在情感词与特征词挖掘领域存在的一些问题第12-13页
    1.3 主要研究内容与论文组织结构第13-14页
        1.3.1 主要研究内容第13-14页
        1.3.2 论文组织结构第14页
    1.4 本章小结第14-16页
第2章 相关知识介绍第16-21页
    2.1 评论中特征词与情感词的作用第16-17页
    2.2 关联规则介绍第17页
    2.3 中文语句的分词及标注第17-19页
    2.4 句法依存关系介绍第19-20页
    2.5 本章小结第20-21页
第3章 情感词的自动识别第21-34页
    3.1 面临的问题及解决方案第21页
    3.2 基于词性模板的挖掘第21-26页
        3.2.1 词性模板提取思想第22页
        3.2.2 语料构建及预处理第22-24页
        3.2.3 词性模板算法第24-26页
        3.2.4 词性模板提取结果第26页
    3.3 情感词集合的除杂剪枝第26-27页
    3.4 基于依存关系的识别与剪枝第27-31页
        3.4.1 基于依存关系的情感词识别第27-31页
        3.4.2 基于依存关系的二次剪枝第31页
    3.5 情感词挖掘步骤第31-33页
    3.6 本章小结第33-34页
第4章 基于情感词的特征词挖掘第34-40页
    4.1 现有方法存在的问题及对策第34-35页
    4.2 基于词性搭配的特征词挖掘第35-36页
    4.3 依存关系在特征挖掘中的应用第36-38页
    4.4 特征词挖掘步骤设计第38-39页
    4.5 本章小结第39-40页
第5章 实验数据与结果分析第40-45页
    5.1 实验设计第40-41页
        5.1.1 实验数据集来源第40页
        5.1.2 实验环境第40页
        5.1.3 实验结果评价标准第40-41页
        5.1.4 实验方案第41页
    5.2 实验结果及分析第41-44页
        5.2.1 情感词的挖掘第41-43页
        5.2.2 特征词的挖掘第43-44页
    5.3 本章小结第44-45页
第6章 总结与展望第45-47页
    6.1 论文工作总结第45页
    6.2 工作展望第45-47页
参考文献第47-50页
致谢第50-51页
攻读学位期间取得的科研成果第51页

论文共51页,点击 下载论文
上一篇:一种基于AHP的信息安全威胁评估模型研究
下一篇:高性能BiCMOS触发器设计