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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)

所属分类:产品管理

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资料简介:

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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