基于情感分析的评论挖掘技术研究



基于情感分析的评论挖掘技术研究

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基于情感分析的评论挖掘技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第一章绪论	第9-17页
1.1 研究背景	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-15页
1.2.1 商品特征抽取	第11-12页
1.2.2 观点词抽取	第12-13页
1.2.3 情感极性以及强度判断	第13-15页
1.3 论文研究内容及意义	第15-16页
1.4 论文组织结构	第16-17页
第二章相关技术介绍	第17-27页
2.1 本体理论	第17-20页
2.1.1 本体概述	第17-19页
2.1.2 本体的构建方法	第19-20页
2.2 词向量技术	第20-25页
2.2.1 统计语言模型	第20-22页
2.2.2 神经概率语言模型	第22-25页
2.3 本章小结	第25-27页
第三章面向评论挖掘的领域本体构建	第27-38页
3.1 领域本体的相关定义	第27-29页
3.1.1 领域本体的定义	第28页
3.1.2 领域本体的形式化表示	第28-29页
3.2 概念提取方法	第29-33页
3.2.1 依存句法关系介绍	第29-30页
3.2.2 特征和情感概念提取算法	第30-33页
3.3 基于词向量的相似度计算	第33-35页
3.2.1 基于word2vec的词向量训练	第33-34页
3.2.2 概念的整合算法	第34-35页
3.4 领域本体的构建	第35-37页
3.5 本章小结	第37-38页
第四章评论情感分析	第38-52页
4.1 评论特征观点词对抽取	第38-40页
4.1.1 分词与词性标注	第38-39页
4.1.2 特征-观点词对抽取方法	第39-40页
4.2 评论情感分类	第40-46页
4.2.1 情感词典构建	第40-43页
4.2.2 特征情感强度计算	第43-44页
4.2.3 情感分类方法	第44-46页
4.3 实验与结果分析	第46-51页
4.3.1 特征抽取实验	第46-47页
4.3.2 情感分类实验	第47-51页
4.4 本章小结	第51-52页
第五章评论挖掘系统的设计与实现	第52-58页
5.1 系统的总体设计	第52页
5.2 系统的实现	第52-55页
5.2.1 各功能模块的实现	第52-55页
5.2.2 情感词典的建立与维护	第55页
5.3 系统展示	第55-57页
5.4 本章小结	第57-58页
第六章总结与展望	第58-59页
致谢	第59-60页
参考文献	第60-63页
作者简介	第63页

本篇论文共63页，点击这进入下载页面。

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