中文Web文本情感倾向性分析技术的研究



中文Web文本情感倾向性分析技术的研究

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中文Web文本情感倾向性分析技术的研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-16页
· 研究背景	第10-11页
· 研究意义	第11页
· 国内外研究现状	第11-13页
· 国外研究现状	第11-12页
· 国内研究现状	第12-13页
· 本文研究内容	第13页
· 本文组织结构	第13-16页
第2章相关理论和技术	第16-25页
· 文本情感倾向性分类标准	第16页
· 中文分词	第16-17页
· 词汇的情感倾向性研究	第17-18页
· 文本情感倾向性研究方法	第18-23页
· 基于语义的文本情感倾向性分析	第18-19页
· 基于统计的文本情感倾向性分析	第19-23页
· 词义的消歧技术	第23-24页
· 基于机器学习的方法	第23-24页
· 基于词典的方法	第24页
· 本章小结	第24-25页
第3章融合多种特征的文本情感倾向性分析方法	第25-39页
· 《同义词词林》简介	第25页
· 情感倾向性词典的构造	第25-28页
· 影响情感倾向性的其他因素	第28-30页
· 程度级别词典的构造	第28-29页
· 否定词典的构造	第29-30页
· 复句情感倾向性分析	第30-33页
· 各类复句在情感倾向性分析中的特点	第30-31页
· 转折连词	第31-32页
· 转折类复句的情感倾向性计算算法	第32-33页
· 文本的预处理	第33-36页
· 全文断句和网络流行语替换	第33-34页
· ICTCLAS 分词	第34-35页
· 文本的存储格式	第35-36页
· 文本情感倾向性计算算法分析	第36-38页
· 程度级别词汇的处理	第36页
· 否定词的处理	第36页
· 文本情感倾向性分析总体流程	第36-38页
· 本章小结	第38-39页
第4章基于 Bootstrapping 算法的动态情感词汇消歧	第39-49页
· 动态情感词汇	第39-40页
· Bootstrapping 算法简介	第40-41页
· 动态情感词汇消歧	第41-47页
· 决策表分类器	第41-42页
· 特征提取	第42-44页
· 种子的选取	第44-45页
· 最可信样本的选取	第45-46页
· 动态情感倾向性词汇消歧的流程描述	第46-47页
· 本章小结	第47-49页
第5章实验结果及分析	第49-59页
· 评价方法	第49-50页
· 召回率与准确率	第49-50页
· F1 指标	第50页
· 融合多种特征的情感倾向性分析实验	第50-53页
· 实验数据集	第50-51页
· 实验流程	第51页
· 实验结果	第51-52页
· 实验结果分析	第52-53页
· 基于 Bootstrapping 算法的动态情感词汇消歧实验	第53-57页
· 实验数据集	第53页
· 语料的选取	第53-54页
· 最优参数选择实验	第54-55页
· Bootstrapping 算法与决策表算法比较实验	第55-56页
· 不同规模种子集的实验	第56-57页
· 不同规模未标注语料的实验	第57页
· 本章小结	第57-59页
结论	第59-61页
参考文献	第61-66页
致谢	第66 页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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