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第1章 引言1

1.1 研究背景与意义1

1.2 国内外研究现状概述3

1.2.1 词语频繁度及共现规则方法4

1.2.2 机器学习方法4

1.2.3 句法依存关系分析方法5

1.2.4 主题模型的方法6

1.3 研究现状评述8

1.4 主要研究内容和总体研究框架9

1.5 结构安排11

第2章 基于主题模型的特征词和情感词提取相关技术12

2.1 主题模型概述12

2.1.1 LSA模型13

2.1.2 PLSA模型13

2.1.3 LDA模型16

2.2 特征词和情感词提取中的典型主题模型21

2.3 本章小结31

第3章 词聚类主题模型32

3.1 问题的提出32

3.2 相关研究32

3.3 词聚类算法34

3.3.1 词义相似度计算34

3.3.2 上下文相关度计算35

3.3.3 聚类距离计算37

3.4 WC-LDA模型设计37

3.4.1 模型结构37

3.4.2 主题—词语隶属规则38

3.5 实验结果与分析39

3.5.1 数据集选择及设置39

3.5.2 评价标准39

3.5.3 特征词抽取的比较及分析40

3.6 本章小结42

第4章 关联约束主题模型43

4.1 问题的提出43

4.2 相关研究44

4.3 关联约束知识的提取45

4.3.1 无特征情感词的关联组合45

4.3.2 低频情感词与特征词的关联组合47

4.3.3 次级特征词与局部特征词的关联组合47

4.4 AC-LDA模型设计48

4.4.1 全局特征词的识别48

4.4.2 AC-LDA的约束机制49

4.4.3 AC-LDA模型结构49

4.4.4 模型参数估计51

4.5 实验结果与分析52

4.5.1 数据集选择及设置52

4.5.2 评价标准53

4.5.3 不同模型的比较分析54

4.5.4 模型的性能分析59

4.6 本章小结61

第5章 语义关系约束主题模型62

5.1 问题的提出62

5.2 相关研究63

5.3 语义关系图的构建64

5.3.1 特征词之间的语义关系获取65

5.3.2 特征词和情感词之间的语义关系获取66

5.3.3 情感词和情感词之间的语义关系获取68

5.3.4 语义关系图的融合69

5.4 SRC-LDA模型设计70

5.4.1 语义约束机制70

5.4.2 SRC-LDA模型结构71

5.4.3 模型参数估计72

5.5 实验结果与分析73

5.5.1 数据集选择及设置73

5.5.2 评价标准73

5.5.3 不同模型的比较分析74

5.5.4 模型性能分析78

5.6 本章小结80

第6章 语义弱监督主题模型81

6.1 问题的提出81

6.2 研究现状82

6.3 算法及模型设计思路83

6.3.1 特征词和情感词的语义约束关系获取83

6.3.2 主题的多极性情感隶属分配84

6.3.3 加入情感层和语义约束的SWS-LDA模型84

6.4 SWS-LDA模型设计84

6.4.1 主题的情感分配设计84

6.4.2 多极性决策二叉树的构造86

6.4.3 SWS-LDA约束设计86

6.4.4 SWS-LDA结构设计87

6.4.5 SWS-LDA参数估计88

6.5 实验结果与分析89

6.5.1 数据集选择及设置89

6.5.2 评价标准89

6.5.3 实验比较分析90

6.6 本章小结92

第7章 结论与展望93

附录96

参考文献107