网络评论情感分类与观点抽取技术研究



网络评论情感分类与观点抽取技术研究

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网络评论情感分类与观点抽取技术研究

论文目录
摘要	第1-10页
ABSTRACT	第10-12页
第一章绪论	第12-18页
· 研究背景和意义	第12-13页
· 国内外研究现状	第13-16页
· 基于机器学习的情感分类研究	第13-14页
· 基于语义的情感分类研究	第14-15页
· 观点抽取技术研究	第15-16页
· 本文的研究内容与结构安排	第16-18页
第二章词汇相似度计算方法比较研究	第18-28页
· 《知网》介绍	第18-19页
· 词汇相似度计算方法	第19-25页
· 基于字面的相似度计算	第19-20页
· 基于同义词词林的相似度计算	第20-22页
· 基于知网的相似度计算	第22-23页
· 基于知网改进的相似度计算	第23-25页
· 词汇的情感倾向计算	第25-26页
· 实验及结果分析	第26-27页
· 本章小结	第27-28页
第三章基于机器学习的情感分类技术比较	第28-44页
· 文本分类流程	第28-29页
· 文本表示方法	第29页
· 特征选择方法	第29-32页
· 文档频率	第29-30页
· 信息增益	第30页
· 互信息	第30页
· CHI统计	第30-31页
· 期望交叉熵	第31页
· 基于二类信息差值	第31-32页
· 特征权重计算方法	第32-33页
· 布尔权重	第32页
· TF权重	第32页
· IDF权重	第32-33页
· TF-IDF权重	第33页
· 文本分类算法	第33-36页
· 贝叶斯分类算法	第34页
· KNN分类算法	第34-35页
· SVM分类算法	第35-36页
· 文本分类评价指标	第36-37页
· 实验及结果分析	第37-43页
· 实验流程	第38-39页
· 实验结果与分析	第39-43页
· 本章小结	第43-44页
第四章基于语义和机器学习的二阶段情感分类	第44-61页
· 文本预处理	第44-46页
· 中文分词技术	第44-45页
· 停用词过滤	第45-46页
· 语义词典的构建和规则	第46-52页
· 基础情感词典的构建	第46-47页
· 用户词典的构建	第47-48页
· 用户情感词典的构建	第48-49页
· 否定词词典的构建和规则	第49页
· 程度副词词典的构建和规则	第49-50页
· 动态情感词典的构建和规则	第50-51页
· 消歧处理规则	第51页
· 感叹句和反问句处理规则	第51-52页
· 基于语义的情感分类	第52-55页
· 短语情感极性算法	第52-53页
· 文本情感极性算法	第53-54页
· 基于语义的情感分类流程	第54-55页
· 基于语义和机器学习的二阶段情感分类	第55-58页
· 二阶段情感分类描述	第55-57页
· 二阶段情感分类流程	第57-58页
· 实验及结果分析	第58-60页
· 实验流程	第58-59页
· 实验结果与分析	第59-60页
· 本章小结	第60-61页
第五章基于语义的观点抽取方法	第61-71页
· 观点抽取的概念	第61-62页
· 观点属性提取方法	第62-64页
· 人工定义方法	第62页
· 自动提取方法	第62-63页
· 基于词汇相似度计算的方法	第63-64页
· 基于语义的观点抽取	第64-66页
· 观点情感极性算法	第64-65页
· 基于语义的观点抽取流程	第65-66页
· 实验及结果分析	第66-70页
· 实验流程	第67页
· 实验结果与分析	第67-70页
· 本章小结	第70-71页
第六章结束语	第71-73页
· 本文工作总结	第71-72页
· 进一步研究工作	第72-73页
致谢	第73-75页
参考文献	第75-79页
作者在学期间取得的学术成果	第79页

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