中文微博文本的大数据挖掘 情感分析视角PDF电子书下载

第一章 引言 1

第一节 研究背景及意义 1

一 互联网大数据的产生 1

二 文本情感分析的应用 2

三 微博文本中的大数据 4

第二节 研究现状分析 5

一 文本情感分析 5

二 微博研究 7

三 本体建模理论 7

第三节 研究目的和内容 8

一 研究目的和价值 8

二 本书的主要研究工作 10

第二章 文献综述 15

第一节 基于语义的情感分析研究综述 15

一 主客观文本分类 18

二 基于语义文本情感极性分类研究 20

三 情感强度分类研究 28

第二节 情感本体构建研究综述 33

一 情感类划分研究 33

二 情感本体构建研究 35

第三节 微博研究综述 36

一 微博本身研究 36

二 以微博为平台的情感分析研究 37

本章小结 39

第三章 微博文本结构化数据量化分析 40

引言 40

第一节 微博定义与平台介绍 40

一 微博定义 40

二 微博平台 42

第二节 微博与微博文本的特点 45

一 微博的特点 45

二 微博文本的特点 46

三 微博文本中的特殊符号 47

第三节 微博用户结构和内容分析 49

一 微博用户结构 49

二 微博平台上的内容分析 51

第四节 微博文本获取与相关计算 54

一 微博文本获取方法 54

二 微博文本影响力计算 56

三 微博话题影响力和热度计算 58

本章小结 58

第四章 情感本体模型的构建方法 60

引言 60

第一节 本体结构及隶属度确定方法 61

一 相关研究工作 61

二 模糊描述逻辑的构造 63

三 基于FDL的本体结构及其推理 64

四 基于NGD的本体隶属度确定 69

第二节 基于知网的情感本体构建 71

一 情感本体构建基础问题 71

二 情感本体结构设计 74

三 基于模糊理论的评价词本体构建 76

四 基于语义相似度的情感词本体构建 78

第三节 数据统计 82

本章小结 84

第五章 基于情感本体的微博文本特征识别与语义分析 85

引言 85

第一节 情感空间模型 86

第二节 特征识别 88

一 产品特征评价 88

二 特征词提取方法 90

三 语料特征词提取 91

第三节 情感特征标注 93

一 基本词性标注 94

二 句子划分方法 95

三 产品特征标注 95

四 情感类标注 96

第四节 程度词与否定词语义分析 97

一 程度词语义分析 97

二 否定词语义分析 99

三 程度词与否定词不同组合语义分析 100

第五节 几种影响因子语义分析 103

一 标点符号语义分析 103

二 连接词语义分析 104

三 修辞句语义分析 105

第六节 不同粒度层情感语义分析 106

一 句子层情感语义计算 107

二 段落层和文档层情感语义计算 107

第七节 实验及数据分析 108

一 实验流程设计 108

二 程度词和否定词检测窗口分析 109

三 特征识别和情感语义准确性分析 110

四 情感类统计和关系分析 111

本章小结 115

第六章 基于情感本体的微博文本半结构化数据挖掘 117

引言 117

第一节 基于情感本体的微博产品评论分析 118

一 基于TFIDF产品特征提取 119

二 基于BMI评价词提取 120

三 微博文本影响力计算 121

四 产品特征观点与情感类型和强度 122

五 产品评论情感值计算 123

第二节 基于情感本体的微博公众情感分析 124

一 相关研究综述 125

二 公众情感分析方法构建 127

三 公众情感分析数据与文本清理 127

四 情感本体构建与文本影响力计算 130

五 微博文本情感类型和强度 131

第三节 实验及数据分析 133

一 微博产品评论实验分析 133

二 微博公众情感实证分析 138

本章小结 142

第七章 基于情感分析的微博文本非结构化数据开发 143

引言 143

第一节 微博情感分析 144

一 微博评论特征 144

二 微博文本情感因素提取与度量 147

第二节 博克斯—詹金斯预测模型 148

一 博克斯—詹金斯模型的基本形式 149

二 基本模型选择 150

第三节 自回归情感预测模型 151

一 自回归模型 151

二 融入情感因素 152

三 训练自回归情感预测模型 153

第四节 实证研究 153

一 实验设置 154

二 模型参数选择 155

三 与其他方法比较 157

本章小结 158

第八章 结论与展望 159

第一节 结论 159

一 提出了模糊本体结构及隶属度确定方法 159

二 建立了基于知网的模糊情感本体 160

三 提出了基于情感本体的微博文本特征识别和语义分析方法 160

四 建立了基于情感本体的微博情感类型和强度分析系统 161

五 微博情感分析应用研究——产品销量预测系统 162

第二节 进一步研究的方向 162

附录 微博情感分析程序处理 163

参考文献 170