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微博主观性发现关键技术研究
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微博主观性发现关键技术研究
论文目录
 
中文摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第一章 绪论第9-19页
　　· 研究背景及意义第9-11页
　　· 国内外研究现状和相关工作第11-16页
　　　　· 文本分类和聚类第11-12页
　　　　· 信息抽取第12-13页
　　　　· 话题检测第13-15页
　　　　· 主观性分析第15-16页
　　· 本文的研究内容第16-17页
　　· 论文的组织第17-19页
第二章 基于线索树双层聚类的微博话题检测第19-32页
　　· 设计思路及系统架构第20-22页
　　· 微博文本表示及聚类方法第22-24页
　　　　· 基于 LDA 的文本表示方法第22-23页
　　　　· 基于 K-means 的文本聚类方法第23-24页
　　· 基于线索树双层聚类的微博话题检测方法第24-27页
　　　　· 融合时间与作者信息的话题模型第25-26页
　　　　· 双层话题聚类方法第26-27页
　　· 实验及分析第27-31页
　　　　· 实验数据及评价方法第28页
　　　　· 系统设置第28-29页
　　　　· 实验结果及分析第29-31页
　　· 本章小结第31-32页
第三章 基于跨实体推演的事件抽取第32-48页
　　· 任务描述第34-35页
　　· 设计思路第35-39页
　　　　· 事件一致性和分布情况第37-38页
　　　　· 角色一致性和分布情况第38-39页
　　· 基于跨实体推演的事件抽取方法第39-43页
　　　　· 实体子类别的划分第41页
　　　　· 跨实体推演事件抽取中的分类器构建第41-43页
　　· 实验及分析第43-46页
　　　　· 实验数据及评价方法第44页
　　　　· 事件抽取结果及分析第44-45页
　　　　· 实体类型聚类对方法的影响第45-46页
　　· 本章小结第46-48页
第四章 基于文法特征的中文能愿词挖掘第48-58页
　　· 设计思路第48-49页
　　· 基于文法的能愿词挖掘方法第49-53页
　　　　· 局部挖掘方法第50-51页
　　　　· 全局挖掘方法第51-52页
　　　　· 全局挖掘中的词性序列排序第52-53页
　　· 评测语料的构建第53页
　　· 实验及分析第53-57页
　　　　· 实验数据及预处理第54页
　　　　· 局部挖掘实验结果与分析第54-55页
　　　　· 全局挖掘实验与分析第55-57页
　　· 本章小结第57-58页
第五章 总结与展望第58-61页
　　· 工作总结第58-59页
　　· 工作展望第59-61页
参考文献第61-66页
攻读学位期间公开发表的论文第66-67页
致谢第67-68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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