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基于特征的观点挖掘中的若干关键问题研究 |
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论文目录 |
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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 |
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