本站原创摘要5-6
Abstract6-7
目录7-10
第1章 绪论10-20
1.1 探讨背景与作用10-12
1.2 国内外探讨近况12-18
1.2.1 评论的情感浅析探讨近况12-13
1.2.2 评论特点对象抽取探讨近况13-14
1.2.3 条件随机场的探讨近况14-15
1.2.4 评论挖掘系统构建探讨近况15-16
1.2.5 国内外技术进展近况浅析与总结16-18
1.3 论文的探讨内容18
1.4 论文的组织结构18-20
第2章 评论挖掘相关技术综述20-26
2.1 中文分词20
2.2 组合词识别20-21
2.3 情感词典构建21-24
2.3.1 基于语料的情感词典构建21-22
2.3.2 基于语义知识库的情感词典构建22
2.3.3 同义词词林22-24
2.4 短评论特点对象与情感词信息的抽取24-25
2.5 本章小结25-26
第3章 条件随机场相关技术26-33
3.1 条件随机场26-28
3.1.1 条件随机场概述26
3.1.2 最大熵模型26-27
3.1.3 条件随机场模型27-28
3.2 条件随机场的三个关键不足28-30
3.2.1 特点函数选择28-29
3.2.2 参数估计29
3.2.3 模型推断29-30
3.3 条件随机场的主要算法30-32
3.3.1 Viterbi 算法30
3.3.2 GIS 算法30-31
3.3.3 IIS 算法31
3.3.4 L-BFGS 算法31-32
3.4 本章小结32-33
第4章 网络短评论挖掘系统的设计33-51
4.1 网络爬虫设计33
4.2 页面评论内容提取设计33-34
4.3 条件随机场挖掘模型设计34-50
4.3.1 组合特点词提取设计34-42
4.3.2 情感词典构建设计42-43
4.3.3 短评论的分词设计43
4.3.4 网络短评论断句设计43-44
4.3.5 条件随机场模型设计44-48
4.3.6 特点与情感词信息提取设计48-50
4.4 本章小结50-51
第5章 网络短评论挖掘系统的实现51-69
5.1 系统实现的总体框架51-53
5.1.1 系统框架图51
5.1.2 系统功能组件介绍51-53
5.2 评论数据收集与预处理53-56
5.2.1 网络爬虫实现53-54
5.2.2 短评论内容的提取54-55
5.2.3 短评论组合特点词提取55-56
5.3 短评论挖掘56-59
5.3.1 条件随机场模型结构和算法的实现56-57
5.3.2 特点对象和情感词的提取57-58
5.3.3 匹配特点对象与情感词58-59
5.3.4 对情感词语义倾向性判定59
5.4 短评论挖掘结果展示59-62
5.5 主要算法验证实验设计62-63
5.6 实验结果与浅析63-68
5.6.1 实验结果评价指标63-64
5.6.2 实验结果64-67
5.6.3 实验浅析67-68
5.7 本章小结68-69
结论69-70