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互联网商品评论情感分析研究
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互联网商品评论情感分析研究
论文目录
中文摘要
第1-4页
英文摘要
第4-8页
1 绪论
第8-14页
1.1 研究背景及意义
第8-9页
1.2 国内外研究现状
第9-12页
1.3 主要研究内容
第12-13页
1.4 本文组织结构
第13-14页
2 情感分析相关技术概述
第14-24页
2.1 文本情感分析流程
第14页
2.2 网络爬虫概述
第14-15页
2.3 中文分词技术
第15-16页
2.4 文本表示模型
第16-17页
2.5 特征选择算法
第17-19页
2.5.1 文档频率
第17-18页
2.5.2 信息增益
第18-19页
2.5.3 期望交叉熵
第19页
2.6 文本分类算法概述
第19-23页
2.6.1 Rocchio分类算法
第19-20页
2.6.2 朴素贝叶斯分类算法
第20-21页
2.6.3 K最近邻分类算法
第21-23页
2.7 本章小结
第23-24页
3 基于组合神经网络的商品属性聚类算法
第24-33页
3.1 引言
第24页
3.2 BP神经网络
第24-26页
3.3 SOM神经网络
第26-28页
3.4 词语上下文窗口
第28-29页
3.5 基于组合神经网络的商品属性聚类算法
第29页
3.6 基于组合神经网络的商品属性聚类过程
第29-32页
3.6.1 构造候选属性集
第29-30页
3.6.2 哈夫曼编码
第30-31页
3.6.3 组合神经网络训练及聚类
第31-32页
3.7 本章小结
第32-33页
4 基于支持向量机和情感词典的情感分析方法
第33-42页
4.1 引言
第33页
4.2 文本特征向量表示
第33-34页
4.3 支持向量机
第34-37页
4.4 基于情感词典的情感分析方法
第37页
4.5 情感词典构建
第37-41页
4.5.1 word2vec介绍
第37-39页
4.5.2 构建商品评论情感词典
第39-41页
4.6 评论文本情感分析过程
第41页
4.7 本章小结
第41-42页
5 实验与分析
第42-56页
5.1 评估指标
第42-43页
5.2 实验内容
第43-48页
5.2.1 实验数据集
第43-48页
5.2.2 实验过程
第48页
5.3 实验及结果分析
第48-55页
5.3.1 商品属性聚类上下文窗口大小实验
第49-51页
5.3.2 文档特征表示对比试验
第51-52页
5.3.3 商品评论情感词典的实验结果
第52-54页
5.3.4 每个属性标签的情感分析结果
第54-55页
5.4 本章小结
第55-56页
6 总结与展望
第56-58页
6.1 工作总结
第56页
6.2 未来展望
第56-58页
致谢
第58-59页
参考文献
第59-63页
附录
第63页
A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录
第63页
本篇论文共
63
页,
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。
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