1、类，根据训练好的分类器将每类文本分为正向，中性，负向三类，并作出统计展示。系统的总体设计系统的总体架构如图所示。系统采用三层架构，从上到下依次为表现层，业务逻辑层，数据访问层。其中表现层为展现给用户的系统运行界面，在界面中可进行数据源的选择和简单参数的设置。业务逻辑层封装了系统运行过程中的主要文本处理业务，包括中文分词，特征提取和文本向量表示，文本的聚类，情感词典构建，情感倾向性分数据库图系统的总体架构图析，情感分类等。数据访问层主要是用于对持久化的数据进行访问或者将数据持久化到数据库。整个情感倾向性分析过程如图所示，其中文本聚类模块，情感词构建模块为本万方数据第三章文本情感倾向性系统的设计系统的重点。图系统的流程图系统对文本的倾向性分析过程为首先基于中科院分词系统对文本进行分词并作词性标。
2、分类结果表。各表结构描述如下。原始文本表结构描述如图所示。其中为型是自增的主键，为类型是每篇文档的唯标识符，为类型，存储的是原始文本的内容。万方数据东南大学硕士学位论文图原始文本表分词结果表结构描述如图所示。其中为型是自增的主键，为类型是每篇文档的唯标识符，为类型，存放的是分词后的文本和对关键词的词性标注。图分词结果表类别结果表结构描述如图所示。其中为型是自增的主键，为类型是每篇文档的唯标识符，为类型，是每个类别的类别标识符，为类型，存放每个类别的主题。图类别结果表情感分类结果表结构描述如图所示。其中为型是自增的主键，为类型是每篇文档的唯标识符，为类型，用于存放每个文档对应情感万方数据第三章文本情感倾向性系统的设计类别，值为表示正向，值为表示中性，值为表示负。图情感分类结果表另外，考虑到情。
3、用了多分类器对情感值进行分类。系统的总体设计目标传统的文本情感倾向性分析系统中虽然能达到分析句子情感倾向性的目的，但是从工程应用价值来说它是存在缺陷的。因为它们只是笼统地给出了文本的情感值及倾向性却没有说明这个情感受体，即没有说明这个情感指向了谁，情感没有所指。实际上隐性主题的挖掘在文本情感倾向性分析系统中是和情感分析同样重要的部分，只有挖掘出情感的受体，情感才有所指，得到的情感倾向才有意义。系统的设计目标为以实习公司的网络舆情监控系统为基础借鉴并改进已有的文本倾向性分析方法，设计并且实现个基于语义的文本情感倾向性分析系统。该系统能够对给定的文本进行情感分析，其输入为批量的文本，输出为每篇文章的情感倾向性，如图所示。蠹蠹黼尘兰输入输出文本及其情感倾向。薹带焉冀本情凄倾向性分析系统雾。篓辫罐。
4、注然后对完成分词的文本进行预处理，去除停用词及没有意义的特殊符号，并将文本中的繁体字统转换成简体字，将每篇文本处理成关键词序列基于关键词序列计算每个关键词的权重，并以权重为基础构建向量空间矩阵根据得到的向量空间矩阵，通过计算文本之间的相似度来对文本进行聚类并给每个类别加上标签以类别为单位，寻找每个类别的主题，并以找到的主题词替换类别原来的标签建立情感基准词，采用基于知网的语义相似度计算方法，构建情感词典，并构建辅助词典基于情感词典对得到的文本情感值进行分类，得到文本的情感类别。存储结构设计因为系统运行过程中使用的文本集涉及的文本数量较大，直接在磁盘存储不方便数据的维护和查找，所以本文对涉及到的文本集都存储在数据库中。在整个的系统过程中总共涉及到的表有原始文档表，分词结果表，类别结果表，情感。
5、本情感倾向性分析方法基于语义模式匹配的文本倾向性分析方法基于统计情感词倾向性值的文本倾向性分析方法文档向量空间模型文档向量空间模型中的几个基本概念特征向量的权重计算向量空间模型的构建过程中文分词简介文本聚类划分法层次法基于密度的方法基于网格的方法基于模型的方法常用的分类算法朴素贝叶斯算法最邻近法支持向量机Ⅵ订本章小结第三章文本情感倾向性系统的设计系统的总体设计目标系统的总体设计存储结构设计功能模块设计中文分词模块的设计文本向量化模块的设计文本聚类模块的设计主题识别模块的设计万方数据目录情感词典构建模块的设计倾向性分析模块的设计情感分类模块的设计本章小结第四章文本情感倾向性系统的实现统计学习的维理论的新的机器学习方法。以往的分类器学习方法大多是基于经验风险最小化的原则集最小化训练样本的分类误。
6、来越多的在网络上发表自己的观点和看法，对这些观点和看法中的情感倾向性的研究对政府企业和个人都有重要的意义，具有很大的应用价值。本文的目标是基于传统的情感倾向性分析方法，设计并开发出套准确率较高，具有实用价值的文本情感倾向性分析系统。围绕这个目标，本文总结了文本倾向性分析技术的研究现状和主要方法，在此基础上提出了种基于情感词典和模式词典，并用多分类器对得到的情感值进行分类的方法针对传统文本聚类算法中的聚类参数难于确定，聚类结束条件不好控制的缺点，本文尝试了种自动寻找阈值和结束条件的聚类方法对于传统文本倾向性分析将文本情感分析和主题识别分开的情况，本文在进行情感分析的同时与主题识别紧密结合，使得情感倾向有所指，给予了倾向性分析更大的实际意义。此外，文中基于知网的语义规则，构建了基本情感词典和模。
7、学位论文此外在处理非线性问题方面也有独特的优势。通过引进核函数技术，使得能够在尽可能小的计算复杂度内得到高维映射后的特征相连的内积，从而将在低位空间中线性不可分的问题，转化为高维空间中的线性可分问题进行分析求解。与此同时，通过松弛变量，可以在可控的范围内很好的处理训练样本的噪音获得更好的分类函数，从而避免了过学习。已经出色的应用在众多领域，但是传统的擅长的只是二分类问题，怎样使用进行准确高效的多分类仍然有待更深入的研究。本章小结本章首先介绍了文本倾向性分析的三种主要方法，分别是机器学习的方法基于模式匹配的方法基于情感词统计的方法然后介绍了向量空间模型的构造过程，以及聚类和分类相关技术。万方数据第三章文本情感倾向性系统的设计第三章文本情感倾向性系统的设计通过对文本倾向性分析的三类主要方法的分。
8、个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名洲东南大学学位论文使用授权声明东南大学中国科学技术信息研究所国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布包括刊登论文的全部或部分内容。论文的公布包括刊登授权东南大学研究生院办理。躲丝新躲盛期沙易万方数据摘要摘要互联网的发展对人们的生活方式产生了巨大的影响，人们越。
9、差。但是很多的实际情况表明，即使以往的种机器学习方法能够使训练样本的分类准确率为，也无法确保其在对未知数据分类时的准确率，即会出现过拟合现象，泛化能力较差。所以在统计学习理论中引入了泛化误差公式如式所示。二矽办其中以为真实风险，丘用为经验风险，矽为置信风险。，为训练样本集的数量，为分类函数的维。真实风险的上限用经验风险和置信风险的和来表示。置信风险的含义是指分类器在分类未知数据时的分类结果的可信程度，其大小和训练样本容量和分类函数的维有关。传统的分类方法在追求经验风险最小化的过程中往往采用复杂的分类函数，而复杂的分类函数有较大的维，这又提高了置信风险。同时考虑到了经验风险和置信风险，在分类的过程中尽量使结构化风险经验风险和置信风险的和最小，所以能够较好的避免过拟合现象。万方数据东南大学硕士。
10、蒸攀孪囊爹麓蒸爹荔鍪囊弋譬“瀛图系统的设计目标图结合上述分析，系统需实现的功能如下对批量的待处理文本进行分词，并作词性标注。对分词结果进行过滤，去除停用词，将剩下的分词作为文本的关键词序列，并根据句子结束标注对文本进行句子划分，得到句子序列。对文章进行繁简字转换，将文本中的繁体字统转换为简体字，以免同关键字因繁体简体的差异重复计算。结合每篇文档和文档集的特点，计算每个关键词的权重，并以权重为基础组万方数据东南大学硕士学位论文建向量空间矩阵。对文本进行聚类，将相似度较高的文本聚到起作为类，并用数字编号作为类别标签。对聚类后的文本进行主题识别，找出每个类别的主题，并用主题取代原来的类别标签。基于知网构建情感词典，辅助词典，并以词典为基础分析每个类别的文本的情感值。对得到的情感值的文本进行情感分。
11、析，可以发现基于机器学习的方法为了保证分类的可靠性，不仅需要大量的样本，而且还要对训练样本中的每个话题进行人工标注，人工完成的工作量比较大。基于语义模式匹配的方法需要精通语言学的专家，并且其中的语义模式的抽取以及每个模式的权值计算都要人工完成，工作量比较大而且有领域限制。基于统计的情感词倾向性分析方法实现比较简单，运行速度比较快，但是这种方法只是单纯的统计情感词的倾向性值，很难反映整个文本的倾向性。本文综合分析了上述方法的优缺点，设计了基于统计和模式匹配的倾向性分析方法。首先用基于统计的方法，利用知网计算出每个常用情感词的情感值，为了计算文本的情感值，结合人们正常写作时的行文特征，设计了否定词，程度副词，转折连词，标点符号四种模式匹配库。在得到文本的情感倾向值之后，由于数值分类的简单性，采。
12、感词典中的情感词数量较多，而总的占用空间不多，并且在情感分析的过程中涉及到频繁的查找操作的情况，如将情感词典存放在数据库中则查找效率会比较低。因此本文中将情感词典保存在文档中，在情感分析开始之前将情感词典加载到内存并用字典树对其进行组织，以方便快速查找。在字典树结构中，每个情感词用其第个字的码作为索引，进行前缀匹配查找，存储结构图如所示。图情感词典的存储结构其中表示通过当前节点的情感词的数目，指示当前节点是不是最后个节点，包含了当前节点的所有孩子节点，为以当前节点为开头的所有情感词及其情感值组成的键值对序列。功能模块设计系统的总体框架如图所示，整个系统分为文本处理，文本分析和情感倾向性分析三大部分，共包含七个子模块。差万方数据万方数据东献学学位论文独创性声月㈣燃本人声明所呈交的学位论文是我。
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