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产品评论挖掘的观点抽取和分类技术研究

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产品评论挖掘的观点抽取和分类技术研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-9 页
1 绪论第9-14 页
  · 研究背景及意义第9-10 页
  · 国内外研究现状简介第10-12 页
  · 论文主要工作及组织结构第12-14 页
2 产品评论挖掘研究综述第14-21 页
  · 产品评论挖掘框架第14-15 页
  · 产品特征词抽取第15-16 页
  · 用户观点抽取第16-17 页
  · 用户态度极性判定第17-19 页
  · 挖掘结果显示第19-20 页
  · 本章小结第20-21 页
3 评论数据预处理第21-25 页
  · 数据预处理的流程第21-22 页
  · 评论分类器设计第22-24 页
    · 评论分类模型第22 页
    · 评论文本向量化表示第22-23 页
    · 评论文本特征抽取第23-24 页
    · 相似度计算第24 页
  · 本章小结第24-25 页
4 产品特征词抽取技术研究第25-33 页
  · 相关算法介绍第25-26 页
  · 高频特征词语的抽取第26-28 页
    · 问题描述第26 页
    · 候选特征词抽取算法第26-27 页
    · 候选特征词裁剪规则第27-28 页
  · 低频特征词语的抽取第28-31 页
    · 特征词语模式抽取算法第29-30 页
    · 特征词语模式匹配算法第30-31 页
  · 产品特征词库的构建第31-32 页
    · 划分特征词语第31 页
    · 产品特征词库结构第31-32 页
  · 本章小结第32-33 页
5 用户观点抽取和极性分类技术研究第33-47 页
  · 依存关系概述第33-34 页
  · 中文极性词典的构建第34-37 页
    · 极性词语和极性句子第34 页
    · 语言资源介绍第34-35 页
    · 极性词典的结构第35-37 页
  · 基于依存关系的用户观点抽取第37-41 页
    · 句子依存关系的生成第37-38 页
    · 依存关系词性对的生成第38-39 页
    · 基于依存关系的观点特征关联对抽取算法第39-41 页
  · 用户观点极性分类第41-46 页
    · 词语极性判断方法第41-42 页
    · 极性强度计算方法第42-44 页
    · 产品型号及特征的极性分类第44-45 页
    · 评论的极性分类第45 页
    · 用户观点极性分类流程第45-46 页
  · 本章小结第46-47 页
6 实验结果及分析第47-56 页
  · 实验介绍第47-49 页
    · 实验语料第47 页
    · 评价标准第47-49 页
  · 评论数据预处理实验结果及分析第49-50 页
  · 产品特征词的抽取实验结果及分析第50-53 页
    · 不同依存关系包含极性词对比第50 页
    · 产品特征词抽取参数的确定第50-52 页
    · 不同产品特征词抽取方法比较及分析第52-53 页
  · 用户观点抽取实验结果及分析第53-54 页
  · 极性分类实验结果及分析第54-55 页
  · 本章小结第55-56 页
7 总结与展望第56-58 页
  · 全文总结第56 页
  · 未来工作展望第56-58 页
致谢第58-59 页
参考文献第59-64 页
附录第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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