中文文本多粒度情感分类计算的研究



中文文本多粒度情感分类计算的研究

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中文文本多粒度情感分类计算的研究

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-9 页
第一章绪论	第9-16 页
· 研究背景	第9-10 页
· 文本情感分类	第10-11 页
· 研究目的与任务	第10 页
· 研究分类与方法	第10-11 页
· 情感分类研究现状	第11-14 页
· 国外研究现状	第12-13 页
· 国内研究现状	第13-14 页
· 存在的问题	第14-15 页
· 本文研究内容	第15-16 页
第二章基于知网词汇的语义倾向研究	第16-24 页
· 词汇情感分类方法	第16-19 页
· 分析连词与形容词	第16-17 页
· 分析词汇关系	第17-18 页
· 注释分析	第18 页
· 点态式互信息分析	第18-19 页
· 知网简介	第19-21 页
· 概述	第19-20 页
· 两个重要概念	第20 页
· 知网的知识描述语言	第20-21 页
· 基于知网的词汇语义倾向计算	第21-23 页
· 知网中语义相似度计算	第21-22 页
· 改进的基于最大匹配义原词汇相似度计算	第22 页
· 改进的词汇语义倾向计算方法	第22-23 页
· 本章小结	第23-24 页
第三章中文句子情感特征的影响因素	第24-31 页
· 否定因素	第24-27 页
· 否定词的扩展	第24-25 页
· 否定词的共享	第25-26 页
· 否定比较词	第26-27 页
· 感叹句情感因素	第27-29 页
· 语气词和感叹词	第27 页
· 副词搭配规则	第27-28 页
· 感叹句中的否定形式	第28-29 页
· 感叹句的处理流程	第29 页
· 复句中的关联词	第29-30 页
· 本章小结	第30-31 页
第四章中文句子意见主题抽取与极性判别	第31-39 页
· 意见抽取	第31-32 页
· 意见信息抽取	第31 页
· 抽取意见倾向词汇	第31-32 页
· 抽取意见持有者	第32 页
· 意见与主题关系抽取	第32-34 页
· 抽取关系定义	第33 页
· 主题抽取	第33-34 页
· 中文句子的情感判别	第34-36 页
· 句子的极性算法	第34 页
· 句子的极性判别步骤	第34-35 页
· 举例说明	第35-36 页
· 否定共享匹配	第36-37 页
· 中文句子处理流程	第37-38 页
· 本章小结	第38-39 页
第五章文本倾向性分类的关键技术	第39-47 页
· 文本分类过程	第39-42 页
· 文本预处理	第39-40 页
· 特征选取方法	第40-41 页
· 特征权重计算方法	第41-42 页
· 文本分类技术	第42-44 页
· 相似度的方法	第43 页
· 朴素贝叶斯分类器	第43 页
· 多朴素贝叶斯分类器	第43-44 页
· 支持向量机的文本分类	第44-45 页
· SVM基本原理	第44-45 页
· SVM训练分类算法	第45 页
· 主客观分类的实验分析	第45-46 页
· 实验准备	第45-46 页
· 实验结果分析	第46 页
· 本章小结	第46-47 页
第六章中文文本情感分类系统的设计与实现	第47-55 页
· 文本情感分类框架	第47-49 页
· 情感特征分析及关系抽取	第48 页
· 文本情感处理	第48-49 页
· 实验数据及评测指标	第49-51 页
· 基准词选取	第49-50 页
· 系统评测指标	第50-51 页
· 实验设置	第51-54 页
· 实验Ⅰ	第51-52 页
· 实验Ⅱ	第52 页
· 实验Ⅲ	第52-53 页
· 实验结果分析	第53-54 页
· 本章小结	第54-55 页
总结展望	第55-57 页
总结	第55 页
问题与展望	第55-57 页
参考文献	第57-62 页
攻读硕士学位期间发表的论文	第62-63 页
致谢	第63-64 页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。

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