基于属性的情感分析方法的研究与实现
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基于属性的情感分析方法的研究与实现
论文目录
摘要
第4-6页
ABSTRACT
第6-11页
第一章 绪论
第11-17页
1.1 研究背景
第11-13页
1.1.1 情感分析
第11-12页
1.1.2 产品评论情感分析
第12-13页
1.2 情感分析研究现状
第13-15页
1.3 研究目的及意义
第15页
1.4 本文的组织结构
第15-17页
第二章 情感分析相关技术概述
第17-27页
2.1 中文分词
第17-19页
2.1.1 基于字符串匹配的分词算法
第17-18页
2.1.2 基于统计的分词算法
第18页
2.1.3 基于规则的分词算法
第18页
2.1.4 基于主动学习的算法
第18-19页
2.2 词性标注
第19-20页
2.2.1 基于统计的词性标注
第19页
2.2.2 基于规则的词性标注
第19-20页
2.3 关联规则
第20-22页
2.3.1 基本概念
第20-21页
2.3.2 Apriori算法
第21-22页
2.4 LDA主题模型
第22-26页
2.4.1 主题模型概述
第22-23页
2.4.2 主题模型基本假设
第23页
2.4.3 LDA主题模型
第23-24页
2.4.4 LDA参数估计
第24-26页
2.5 本章小结
第26-27页
第三章 情感分析系统需求分析
第27-34页
3.1 系统实现目标概述
第27-29页
3.2 系统功能需求分析
第29-33页
3.2.1 系统功能模块划分
第29-30页
3.2.2 系统用例图
第30-31页
3.2.3 系统活动图
第31-33页
3.3 非功能性需求分析
第33页
3.4 本章小结
第33-34页
第四章 情感分析系统总体设计
第34-41页
4.1 系统运行模式
第34-35页
4.2 系统总体架构设计
第35-37页
4.2.1 系统架构图
第35-37页
4.2.2 系统层间交互
第37页
4.3 系统数据库设计
第37-40页
4.3.1 数据库E-R图设计
第37-39页
4.3.2 数据表设计
第39-40页
4.4 本章小结
第40-41页
第五章 情感分析系统详细设计与实现
第41-74页
5.1 评论获取模块
第41-44页
5.2 产品属性提取模块
第44-56页
5.2.1 基于关联规则的属性提取算法
第44-49页
5.2.2 模块实现
第49-56页
5.3 观点词抽取模块
第56-58页
5.4 情感极性分析模块
第58-71页
5.4.1 情感词典资源
第59-60页
5.4.2 基于AL-STM模型的情感分类算法
第60-66页
5.4.3 评论级情感倾向判别
第66-68页
5.4.4 属性级情感倾向判别
第68-71页
5.5 属性搜索模块
第71-73页
5.6 本章小结
第73-74页
第六章 情感分析系统测试
第74-81页
6.1 系统部署环境
第74-75页
6.1.1 系统测试环境搭建
第74页
6.1.2 软硬件配置
第74-75页
6.2 测试用例及分析
第75-79页
6.3 测试结论
第79-80页
6.4 本章小结
第80-81页
第七章 总结与展望
第81-83页
7.1 论文工作总结
第81页
7.2 工作展望
第81-83页
参考文献
第83-85页
致谢
第85页
本篇论文共
85
页,
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。
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