中文网络产品评论中的评价对象抽取方法研究论文(PDF 75页)

摘要⋯．I
第一章绪论⋯⋯⋯．1
1．1研究背景及意义⋯⋯⋯1
1．1．1研究背景⋯⋯I
1．1．2研究意义⋯⋯3
1．2国内外研究现状简介⋯．．3
1．2．1国外研究现状．．4
1．2．2国内研究现状．．5
1．3论文主要工作和结构安排．6
1．‘3．1论文主要工作．．6
1．3．2文章结构安排．．6
第二章文本挖掘技术介绍⋯⋯⋯．9
2．1文本挖掘概述⋯⋯⋯．．9
2．I．1文本挖掘概念．．9
2．1．2文本挖掘的一般流程⋯⋯．．9
2．2特征提取．．10
2．3文本表示．．12
2．4特征权重的计算方法⋯．12
2．5文本分类方法⋯⋯⋯．14
2．5．1贝叶斯分类算法⋯⋯⋯．．14
2．5．2 K-邻近算法⋯15
2．5．3支持向量机⋯16
第三章意见挖掘技术综述⋯⋯⋯19
3．1意见挖掘的概念⋯⋯．．19
3．1．1意见的涵义．．
3．1．2意见挖掘⋯．
3．2意见挖掘的任务⋯⋯．
3．2．1主题抽取⋯．
3．2．2意见持有者识别⋯⋯．：．．
3．2．3陈述的选择．．
3．2．4情感分析⋯．
3．3意见挖掘的具体步骤⋯
3．3．2情感分类⋯．
3．3．3观点抽取⋯．
3．4意见挖掘结果显示⋯．．
第四章意见挖掘中产品评价对象的抽取方法⋯．
4．1产品评价对象的含义⋯
4．2产品评价对象抽取的一般框架⋯⋯．
4．3基于关联规则算法的抽取方法⋯⋯．
4．4基于似然值检验的抽取方法⋯⋯⋯
4．5基于ICTParser—IR—Likelihood的抽取方法⋯⋯．
4．5．1候选评价对象的抽取规则．．
4．5．2候选评价对象的筛选规则．．
4．6本章小结．
第五章产品评价对象的抽取⋯⋯．37
5．1产品评价对象抽取框架．．37
5．2候选评价对象的抽取⋯．37
5．2．1词性标注分析器简介⋯⋯．37
5．2．2数据预处理⋯39
5．2．3候选评价对象抽取步骤⋯．．39
5．3候选评价对象的筛选⋯．40
5．3．1基于规则的候选评价对象的筛选⋯⋯⋯4l
5．3．2似然值检验法(1ikelihood-ratio test)41
5．4本章小结⋯42
6．4实验结果及分析⋯⋯．．45
6．4．1 实验1：利用IR依存分析修正后的结果对比⋯⋯⋯．45
6．4．2实验2：验证筛选候选评价对象的方法的有效性⋯⋯．46
6．5本章小结．．48
第七章总结与展望⋯49
7．1总结⋯⋯49
7．2展望⋯⋯49
参考文献．51
致谢⋯55
附录⋯57
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