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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于规则与机器学习方法的中文微博情感分析研究
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基于规则与机器学习方法的中文微博情感分析研究
 
     论文目录
 
摘要第3-5页
Abstract第5-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-14页
    1.3 本文的主要研究内容和组织结构第14-17页
        1.3.1 本文的研究内容第14-15页
        1.3.2 论文组织结构第15-17页
第2章 中文微博特点研究及情感分析基础第17-26页
    2.1 中文微博特点研究第17-21页
        2.1.1 微博的语言特点第17-19页
        2.1.2 微博文本的特征分析第19-21页
    2.2 情感分析基础第21-25页
        2.2.1 文本情感分析介绍第21-22页
        2.2.2 情感分析的评测第22-23页
        2.2.3 情感分析的应用第23-25页
    2.3 本章小结第25-26页
第3章 相关研究概述第26-39页
    3.1 中英文微博的情感分析第26-27页
        3.1.1 英文微博的情感分析第26-27页
        3.1.2 中文微博的情感分析第27页
    3.2 情感极性分类第27-32页
        3.2.1 基于词典和规则的方法第28-31页
        3.2.2 基于机器学习的方法第31-32页
        3.2.3 基于语义的分析方法第32页
    3.3 主题模型简介第32-36页
        3.3.1 LDA主题模型第32-34页
        3.3.2 BTM主题模型第34-36页
    3.4 相关机器学习模型第36-38页
    3.5 本章小结第38-39页
第4章 算法设计与实现第39-51页
    4.1 中文微博情感词典构建第39-43页
        4.1.1 中文情感词汇本体库第39-41页
        4.1.2 网络新词第41页
        4.1.3 连词词典第41-42页
        4.1.4 程度副词词典第42页
        4.1.5 微博表情符号扩展第42-43页
    4.2 基于词典与规则的语义加权情感分析第43-45页
        4.2.1 传统的三分类的微博情感分析第43页
        4.2.2 细粒度的微博情感分析第43-45页
    4.3 基于多特征融合的情感分析第45-46页
        4.3.1 情感词特征第45-46页
        4.3.2 标点符号特征第46页
        4.3.3 句子构成特征第46页
        4.3.4 文本主题特征第46页
    4.4 基于类序列规则的情感分析第46-49页
        4.4.1 类序列规则挖掘第47-48页
        4.4.2 从微博文本中挖掘类序列规则第48-49页
        4.4.3 基于类序列规则的微博文本情感分类第49页
    4.5 本章小结第49-51页
第5章 实验结果及分析第51-58页
    5.1 实验数据集第51页
    5.2 评价指标第51-52页
    5.3 实验对比与分析第52-57页
        5.3.1 基于不同词典的情感分析实验结果与分析第52-53页
        5.3.2 基于不同特征的细粒度情感分析实验结果与分析第53-57页
        5.3.3 基于SVM的主题相关的微博情感分析实验结果与分析第57页
    5.4 本章小结第57-58页
第6章 总结与展望第58-61页
    6.1 本文总结第58-59页
    6.2 工作展望第59-61页
参考文献第61-66页
附录A 图索引第66-67页
Appendix A Figure Index第67-68页
附录B 表索引第68-69页
Appendix B Table Index第69-70页
致谢第70-71页
攻读学位期间发表的学术论文目录第71页

 
 
论文编号BS2816629,这篇论文共71
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