微博客细粒度情感分析技术的研究与实现

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微博客细粒度情感分析技术的研究与实现

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微博客细粒度情感分析技术的研究与实现

论文目录
摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第1章绪论	第12-20页
1.1 研究背景与意义	第12-13页
1.2 国内外研究现状	第13-16页
1.2.1 微博研究现状	第13-15页
1.2.2 情感分析研究现状	第15-16页
1.3 本文研究目的与研究内容	第16-19页
1.3.1 研究目的	第16-17页
1.3.2 研究内容	第17-18页
1.3.3 课题来源	第18-19页
1.4 本文的组织结构	第19-20页
第2章相关理论与技术	第20-28页
2.1 文本预处理	第20-23页
2.1.1 中文分词技术	第20-22页
2.1.2 正则表达式	第22-23页
2.2 文本模型表示及相似度计算	第23-26页
2.2.1 向量空间模型	第23-25页
2.2.2 LDA模型	第25页
2.2.3 相似度计算	第25-26页
2.3 本章小结	第26-28页
第3章面向微博客细粒度情感分析的微博客相似度计算	第28-46页
3.1 问题的提出	第28页
3.2 LDA模型	第28-30页
3.2.1 LDA模型的详细描述	第28-30页
3.2.2 LDA模型的参数与意义	第30页
3.3 相似度计算	第30-35页
3.3.1 特征词的第三方主题相关性	第31-32页
3.3.2 微博的向量表示	第32-33页
3.3.3 微博的向量值更新	第33-34页
3.3.4 两条微博的相似度	第34页
3.3.5 相似度计算算法描述	第34-35页
3.4 实验结果及分析	第35-44页
3.4.1 实验数据	第35-41页
3.4.2 实验环境	第41-42页
3.4.3 结果评价标准	第42-43页
3.4.4 特征词主题相似度阈值选取	第43-44页
3.5 本章小结	第44-46页
第4章基于贝叶斯定理的微博客细粒度情感分析	第46-54页
4.1 问题的提出	第46-47页
4.2 贝叶斯分类	第47页
4.3 贝叶斯细粒度情感概率	第47-49页
4.4 贝叶斯细粒度情感分析	第49-51页
4.4.1 设定阈值法	第49-50页
4.4.2 指定情感数目	第50页
4.4.3 情感判定方法算法描述	第50-51页
4.5 实验结果及分析	第51-53页
4.6 本章小结	第53-54页
第5章基于K近邻的微博客细粒度情感分析	第54-62页
5.1 问题的提出	第54页
5.2 K近邻分类方法	第54-55页
5.3 K近邻细粒度情感分析	第55-58页
5.3.1 指定情感数目法	第56-57页
5.3.2 直接比较数目法	第57页
5.3.3 直接比较概率法	第57-58页
5.4 实验结果及分析	第58-60页
5.5 本章小结	第60-62页
第6章结合贝叶斯定理的K近邻微博客细粒度情感分析	第62-70页
6.1 问题的提出	第62页
6.2 结合贝叶斯定理的K近邻细粒度情感分析	第62-66页
6.3 实验结果及分析	第66-68页
6.3.1 结合贝叶斯定理的K近邻细粒度情感分析实验	第66-67页
6.3.2 微博客细粒度情感分析的三种方法结果对比	第67-68页
6.4 本章小结	第68-70页
第7章总结及未来工作	第70-72页
7.1 总结	第70-71页
7.2 未来工作	第71-72页
参考文献	第72-76页
致谢	第76-78页
攻硕期间参与项目及获奖情况	第78页

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