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第1章 绪论 1

1.1在线评论的产生与发展 2

1.2在线评论的意义与价值 4

1.3在线评论的发布动机 8

1.4在线评论特征 9

1.5在线评论的分布 12

1.6本章小结 18

参考文献 18

第2章 在线评论信息挖掘概述 20

2.1在线评论信息挖掘研究现状 20

2.2相关会议及评测 22

2.3在线评论信息挖掘方法 25

2.4 CRFs模型 26

2.5 SVM模型 32

2.6 N-Gram语言模型 36

2.7本章小结 37

参考文献 38

第3章 在线评论本体构建 40

3.1基于顶层本体的在线评论本体构建方法 40

3.2手机评论本体 44

3.3娱乐评论本体 54

3.4计算机评论本体 64

3.5本章小结 71

参考文献 71

第4章 观点句识别 72

4.1观点句识别研究现状 72

4.2 HowNet情感词典 73

4.3基于CRFs半监督学习的评价词集构建 78

4.4基于评价词集的观点句识别 83

4.5中文微博观点句识别 87

4.6本章小结 96

参考文献 96

第5章 评论对象抽取研究 99

5.1评论对象抽取研究现状 99

5.2影响评论对象识别的因素 100

5.3基于CRF和领域本体的显性商品评论对象抽取 101

5.4基于SWRL规则的隐性商品评论对象抽取 117

5.5中文微博观点要素抽取 122

5.6本章小结 127

参考文献 127

第6章 在线评论信息情感倾向性分析 129

6.1情感倾向性分析流程 129

6.2情感倾向性分析研究现状 130

6.3基于层叠CRFs的在线评论情感倾向及其强度分析 133

6.4否定句文本的倾向性分析 140

6.5中文微博情感倾向性分析 143

6.6本章小结 148

参考文献 149

第7章 垃圾评论识别 151

7.1垃圾评论 151

7.2垃圾评论识别研究现状 154

7.3基于SVM模型的垃圾商品评论自动识别 158

7.4本章小结 172

参考文献 173

第8章 在线商品评论可信度研究 175

8.1虚假商品评论信息发布者行为动机分析 175

8.2在线商品评论可信度研究现状 182

8.3在线商品评论可信度影响因素实证分析 186

8.4在线商品评论可信度自动分类 197

8.5本章小结 206

参考文献 207