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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

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