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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--网络新闻评论情感分析系统的研究与实现
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网络新闻评论情感分析系统的研究与实现
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
abstract第5-6页
第1章 绪论第13-19页
    1.1 研究背景与意义第13-15页
    1.2 研究现状第15-17页
        1.2.1 情感分析现状第15-16页
        1.2.2 评论分析现状第16-17页
    1.3 研究内容第17页
    1.4 本文主要工作及组织结构第17-19页
第2章 相关工作第19-28页
    2.1 网络新闻评论综述第19页
    2.2 网络新闻评论获取技术第19-21页
        2.2.1 网络爬虫第19-21页
        2.2.2 新闻评论获取第21页
    2.3 情感词典第21-22页
        2.3.1 HowNet情感词典第21-22页
        2.3.2 NTUSD情感词典第22页
    2.4 词汇倾向性分析技术第22-23页
    2.5 评论文本预处理第23-25页
        2.5.1 停用词过滤第23-24页
        2.5.2 垃圾评论过滤第24页
        2.5.3 中文分词技术第24-25页
    2.6 文本相似性计算第25-26页
        2.6.1 余弦相似度第25页
        2.6.2 Jaccard相似系数第25-26页
        2.6.3 欧几里得度量第26页
    2.7 数据可视化第26-27页
        2.7.1 D3交互式数据可视化第26-27页
        2.7.2 ECharts数据可视化第27页
    2.8 本章小结第27-28页
第3章 系统分析与设计第28-45页
    3.1 系统功能性需求分析第28-32页
        3.1.1 系统总体功能需求第28-29页
        3.1.2 新闻评论获取模块需求分析第29页
        3.1.3 新闻数据检索模块需求分析第29-30页
        3.1.4 情感分析模块需求分析第30页
        3.1.5 数据可视化模块需求分析第30-32页
    3.2 系统总体设计第32-34页
        3.2.1 系统总体功能结构设计第32-33页
        3.2.2 系统总体流程设计第33-34页
    3.3 系统模块详细设计第34-40页
        3.3.1 新闻评论获取模块详细设计第34-38页
        3.3.2 新闻数据检索模块详细设计第38页
        3.3.3 情感分析模块详细设计第38-40页
        3.3.4 数据可视化模块详细设计第40页
    3.4 数据存储设计第40-43页
        3.4.1 系统E-R图设计第40-41页
        3.4.2 数据库表设计第41-43页
    3.5 系统非功能性需求分析第43-44页
    3.6 本章小结第44-45页
第4章 情感分析关键技术第45-66页
    4.1 情感词典构建第45-53页
        4.1.1 基于HowNet情感词典构建算法第45-47页
        4.1.2 基于NTUSD情感词典构建算法第47-49页
        4.1.3 基于HowNet和NTUSD情感词典构建的综合算法第49-52页
        4.1.4 修饰词典构建第52-53页
    4.2 新闻评论关系树构建第53-59页
        4.2.1 新闻评论之间的关系第53-54页
        4.2.2 评论关系树构建算法第54-59页
    4.3 评论情感分析第59-65页
        4.3.1 评论句型区分第59-60页
        4.3.2 基于评论句型的情感分析第60-62页
        4.3.3 评论关系对评论情感倾向性的影响第62-65页
    4.4 本章小结第65-66页
第5章 系统实现与测试第66-74页
    5.1 测试概述第66页
    5.2 系统环境第66-67页
    5.3 系统主要模块实现第67-70页
        5.3.1 新闻数据获取实现第67页
        5.3.2 新闻获取模板管理第67页
        5.3.3 评论数据获取实现第67-68页
        5.3.4 数据可视化实现第68-70页
    5.4 系统主要模块测试第70-71页
        5.4.1 新闻数据获取测试第70页
        5.4.2 新闻获取模板管理测试第70-71页
        5.4.3 数据可视化测试第71页
    5.5 系统实验分析第71-72页
    5.6 系统性能测试第72-73页
    5.7 本章小结第73-74页
第6章 总结与展望第74-76页
    6.1 论文总结第74页
    6.2 论文展望第74-76页
致谢第76-77页
参考文献第77-79页
攻读学位期间发表的学术论文以及参加科研情况第79-80页

 
 
论文编号BS3975327,这篇论文共80
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