基于依存句法分析的互联网细粒度观点发掘研究

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基于依存句法分析的互联网细粒度观点发掘研究

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毕业论文范文题目：基于依存句法分析的互联网细粒度观点发掘研究，论文范文关键词：基于依存句法分析的互联网细粒度观点发掘研究
基于依存句法分析的互联网细粒度观点发掘研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：跟着网民数量的疾速增加跟网络信息平台的日渐丰富,论坛、博客、个人主页跟BBS等成为人们在网络上关注信息跟发表评论的重要媒介。网络上的影评、书评跟对某些产品服务的评论也敏捷地增多。于是,当企业或者花费者须要获取有价值的评论信息的时候,他们很难在网络中海量评论中疾速而全面地找到自己想要的信息。这时观点发掘技巧产生了宏大的作用,它可能主动对网（略..）络上大量的非构造化文本信息进行发掘,从而敏捷得到有价值的观点立场等。国外韵很多专家学者对观点发掘做了一些有利的研究,并且已经有相干的体系投入了利用。然而因为汉语在机器语言处理中存在一些本身的特点跟难点,所以国内的观点发掘的研究还处在摸索跟开发的阶段。近多少年,国内的很多专家学者也获得了必定的进步与冲破。传统的观点发掘可能在对主观性观点型（此处忽略..）文本的分析处理后得出观点持有者的褒贬立场,即对被评论对象的立场是褒、贬或者中破的。然而这种技巧越来越不能满意人们日趋深刻的观点发掘须要。于是,近年来观点发掘的研究开端偏向于细粒度发掘,即不仅可能获取大众的褒贬立场,更能辨认出是对哪一产品的哪一特点所持的观点。本文根据观点发掘的过程跟利用到的重要技巧方法,介绍了观点发掘中的网页爬取跟预处理（略..）技巧,中文分词技巧,基于感情跟基于特点的观点发掘方法。观点型主观性文本领有四个因素：主题、观点持有者、陈述跟感情,本文分辨介绍了主题、观点持有者的提取跟基于感情的分类。而后针对细粒度观点发掘具体介绍了句法分析技巧,并提出了实现细粒度观点发掘的流程,利用了一些已经获得不错后果的分析工具,如：ICTCLAS中文分词工具跟Deparser句法（略..）分析器,另外编写了对依存关联对进行统计分析的程序。而后对特点跟极性词匹配的算法进行了介绍跟改进。最后,通过实验跟数据分析对细粒度观点发掘的实现方法进行了必要的验证。因为细粒度观点发掘是一个处于前沿的研究范畴,并且研究者的个人才能有限,本文还存在一些不足之处,须要进一步的研究探讨。如中文分词跟句法分析的精度问题,流程实现的连接问题等。

以上为本篇毕业论文范文基于依存句法分析的互联网细粒度观点发掘研究的介绍部分。

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