基于语义约束主题模型的商品特征和情感词提取研究 目录

第1章引言
1．1研究背景与意义
1．2国内外研究现状概述
1．2．1词语频繁度及共现规则方法
1．2．2机器学习方法
1．2．3句法依存关系分析方法
1．2．4主题模型的方法
1．3研究现状评述
1．4主要研究内容和总体研究框架
1．5结构安排
第2章基于主题模型的特征词和情感词提取相关技术
2．1主题模型概述
2．1．1LSA模型
2．1．2PLSA模型
2．1．3LDA模型
2．2特征词和情感词提取中的典型主题模型
2．3本章小结
第3章词聚类主题模型
3．1问题的提出
3．2相关研究
3．3词聚类算法
3．3．1词义相似度计算
3．3．2上下文相关度计算
3．3．3聚类距离计算
3．4WC—LDA模型设计
3．4．1模型结构
3．4．2主题一词语隶属规则
3．5实验结果与分析
3．5．1数据集选择及设置
3．5．2评价标准
3．5．3特征词抽取的比较及分析
3．6本章小结
第4章关联约束主题模型
4．1问题的提出
4．2相关研究
4．3关联约束知识的提取
4．3．1无特征情感词的关联组合
4．3．2低频情感词与特征词的关联组合
4．3．3次级特征词与局部特征词的关联组合
4．4AC—LDA模型设计
4．4．1全局特征词的识别
4．4．2A—LDA的约束机制
4．43AC—LDA模型结构
4．4．4模型参数估计
4．5实验结果与分析
4．5．1数据集选择及设置
4．5．2评价标准
4．5．3不同模型的比较分析
4．5．4模型的性能分析
4．6本章小结
第5章语义关系约束主题模型
5．1问题的提出
5．2相关研究
5．3语义关系图的构建
5．3．1特征词之间的语义关系获取
5．3．2特征词和情感词之间的语义关系获取
5．3．3情感词和情感词之间的语义关系获取
5．3．4语义关系图的融合
5．4SRC—LDA模型设计
5．4．1语义约束机制
5．4．2SRC—LDA模型结构
5．4．3模型参数估计
5．5实验结果与分析
5．5．1数据集选择及设置
5．5．2评价标准
5．5．3不同模型的比较分析
5．5．4模型性能分析
5．6本章小结
第6章语义弱监督主题模型
6．1问题的提出
6．2研究现状
6．3算法及模型设计思路
6．3．1特征词和情感词的语义约束关系获取
6．3．2主题的多极性情感隶属分配
6．3．3加入情感层和语义约束的SWS—LDA模型
6．4SWS—LDA模型设计
6．4．1主题的情感分配设计
6．4．2多极性决策二叉树的构造
6．4．3SWS—LDA约束设计
6．4．4SWS—LDA结构设计
6．4．5SWS—LDA参数估计
6．5实验结果与分析
6．5．1数据集选择及设置
6．5．2评价标准
6．5．3实验比较分析
6．6本章小结
第7章结论与展望
附录
参考文献

基于语义约束主题模型的商品特征和情感词提取研究 内容简介

本书首先从句法依存、词义理解和语境相关等角度获取语义关系, 并将语义关系转化为LDA模型容易识别和方便嵌入的方式 ; 然后在LDA模型中嵌入语义先验知识来影响不同层级的词语分布关系, 构建语义约束LDA主题模型, 指导LDA提取符合语义要求的特征词和情感词, 并实现特征级别的细粒度情感分析。

基于语义约束主题模型的商品特征和情感词提取研究 作者简介

彭云，江西宜春人，博士，江西师范大学副教授，硕士生导师；主要研究方向为数据挖掘、自然语言处理和情感分析；主持自然科学基金一项，参与自然科学基金一项，主持完成八项省部级课题，参与完成八项省部级课题；在《软件学报》等国内期刊、中文核心期刊及EI期刊等发表论文40余篇。万红新，江西南昌人，江西科技师范大学副教授，硕士生导师；主要研究方向为数据挖掘、软件工程和自然语言处理；参与自然科学基金一项，主持完成七项省部级课题，参与完成八项省部级课题；在EI期刊、中文核心期刊等发表学术论文30余篇。