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社交媒体中多维度与多粒度的事件情感计算方法研究

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社交媒体中多维度与多粒度的事件情感计算方法研究
论文目录
 
摘要第1-8页
abstract第8-16页
第1章 绪论第16-27页
  1.1 课题来源第16页
  1.2 研究背景第16-20页
  1.3 研究问题第20-21页
  1.4 研究内容第21-24页
  1.5 研究创新点与意义第24-25页
  1.6 论文的组织结构第25-27页
第2章 国内外研究现状第27-38页
  2.1 情感极性分析第27-36页
    2.1.1 机器学习方法第27-32页
    2.1.2 基于词典的方法第32-33页
    2.1.3 混合方法第33-34页
    2.1.4 基于图的方法第34-36页
  2.2 多维度情感分析第36-38页
第3章 文本情感数据中事件侧面及情感计算模型第38-61页
  3.1 问题的提出第38-39页
  3.2 问题定义第39-40页
  3.3 文本情感数据中事件侧面和情感计算模型构建第40-55页
    3.3.1 标签情感的确定和基本词汇情感库的构造第40-42页
    3.3.2 文本情感数据中事件侧面和情感计算模型第42-45页
    3.3.3 基于Gibbs采样的事件侧面和情感计算模型求解第45-51页
    3.3.4 模型参数准确度的提升第51-55页
  3.4 实验与评价第55-60页
    3.4.1 数据集合描述第55-56页
    3.4.2 实验过程与评价指标第56-57页
    3.4.3 实验结果第57-60页
  3.5 本章小结第60-61页
第4章 基于词汇情感关联语义链网络的词汇情感计算模型第61-81页
  4.1 问题的提出第61-63页
  4.2 问题定义第63-65页
  4.3 基于词汇情感关联语义链网络的词汇情感计算第65-70页
  4.4 基于情感词库的词汇情感修正第70-72页
  4.5 实验与评价第72-80页
    4.5.1 数据集合描述第72页
    4.5.2 评价指标与实验过程第72-73页
    4.5.3 实验结果第73-80页
  4.6 本章小结第80-81页
第5章 基于情感共振抑制环的文本情感计算模型第81-102页
  5.1 问题的提出第81-82页
  5.2 问题定义第82-85页
  5.3 基于情感共振抑制环的文本情感计算第85-88页
  5.4 基于词汇情感模式的文本情感修正第88-90页
  5.5 实验与评价第90-101页
    5.5.1 数据集合描述第90-91页
    5.5.2 实验过程与评价指标第91-92页
    5.5.3 实验结果第92-101页
  5.6 本章小结第101-102页
第6章 基于用户重要性与文本重要性的事件侧面情感计算模型第102-112页
  6.1 问题的提出第102页
  6.2 问题定义第102-103页
  6.3 用户重要性计算第103-106页
  6.4 文本重要性计算第106-107页
  6.5 实验与评价第107-110页
    6.5.1 数据集合描述第107页
    6.5.2 实验过程第107页
    6.5.3 实验结果第107-110页
  6.6 本章小结第110-112页
第7章 社交媒体中多维度与多粒度事件情感计算应用第112-120页
  7.1 应用背景和系统模块第112-114页
    7.1.1 应用背景第112-113页
    7.1.2 系统模块第113-114页
  7.2 数据采集模块与预处理第114-115页
  7.3 事件情感计算模块及其应用第115-119页
    7.3.1 事件侧面发现与粗粒度文本情感分布分析模块第115页
    7.3.2 词汇情感计算模块第115页
    7.3.3 文本情感计算模块第115-116页
    7.3.4 事件侧面情感计算模块第116页
    7.3.5 系统介绍第116-119页
  7.4 小结第119-120页
第8章 总结与展望第120-124页
  8.1 本文小结第120-122页
  8.2 研究展望第122-124页
参考文献第124-132页
作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文第132-133页
作者在攻读硕士学位期间所作的项目第133-134页
致谢第134-135页
附录1:关于新浪微博中标签情感含义的调查问卷第135-144页
附录2:部分公式推导第144-145页

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