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基于特征的观点挖掘中的若干关键问题研究
 
     论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-8页
第一章 引言第8-10页
   ·研究背景第8页
   ·观点挖掘定义第8页
   ·观点挖掘的主要任务第8页
   ·研究的目的和意义第8-9页
   ·本文篇章结构第9-10页
第二章 数据预处理、基于特征的观点挖掘系统架构、相关NLP和机器学习方法简介第10-20页
   ·数据抓取第10-11页
     ·开源爬虫--Crawler4j简介第10-11页
   ·数据预处理第11-13页
     ·开源工具—HTML PARSER简介第12-13页
     ·数据存储第13页
   ·相关NLP方法简介第13-14页
     ·中文分词第13页
     ·词性标注第13-14页
   ·相关机器学习方法简介第14-16页
     ·支持向量机模型(SVM)第14-16页
   ·基于特征的观点挖掘系统架构第16-18页
     ·基于特征的观点挖掘技术简介第16页
     ·基于特征的观点挖掘系统基本构成第16-18页
   ·评审格式第18-20页
     ·自由格式第18页
     ·模板式第18-20页
第三章 特征词与观点词提取第20-28页
   ·特征提取第20-26页
     ·基于规则的特征提取第20-21页
     ·基于统计的特征提取第21-24页
     ·本文实验模型第24-26页
   ·观点词提取第26-28页
     ·基于词性的观点词提取第26页
     ·基于句法的观点词提取第26-28页
第四章 观点倾向判别分析与摘要生成第28-38页
   ·观点词褒贬性判别分析第28-33页
     ·现有方法-基于词典的方法第28-29页
     ·其他现有方法简述第29-30页
     ·判别新方法-Baseline1第30-31页
     ·判别新方法-Baseline2第31-32页
     ·判别新方法-Baseline3第32页
     ·判别新方法-机器学习方法第32-33页
   ·特征词观点倾向判别分析第33-34页
     ·现有方法第34页
     ·本文所用方法第34页
   ·生成摘要第34-38页
     ·生成初始摘要第34-35页
     ·特征词-观点词关联度算法第35-36页
     ·摘要剪枝第36-38页
第五章 观点挖掘系统第38-42页
   ·MiNi-Opinion Miner简介第38-39页
   ·MiNi-Opinion Miner系统开发环境第39页
   ·MiNi-Opinion Miner工作流程第39-40页
   ·Demo演示第40-42页
第六章 总结和展望第42-44页
   ·本文的主要工作第42页
   ·下一步的工作第42-44页
参考文献第44-48页
致谢第48-49页

 
 
论文编号BS158437,这篇论文共49
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