基于Web架构的互联网评论观点挖掘系统设计
毕业论文关键词 数据挖掘 情感分类 极性转移 对偶情感 Django 可视化网页
Title Mining system for Internet comments Data Based on Web architecture
Abstract
This paper shows the function of the in-depth analysis of Internet commentantors
and opinion mining through web page.We make the structure of web page and
algorithm interface through the general function requirements.There are seven
algorithm modules included——the construction of emotion dictionary based on
Naïve Bayes appraise analysis,the construction of dictionary keeping the value
of appraise,changing the text color and size,building and displaying antisense
samles,the algorithms of Polarity Shift,Chinese word segmentation system,and
insert of pie chart. ScreenShot will also shows the use of every modules.The last
of this paper shows the screenshot about the overall interface of the user
interface, including Chinese and English Web home page and the results
Keywords Data mining，Emotion Classification，
Polarity Shift，Emotional duality，Django
目录
1 绪论 1
1.1 课题研究背景与意义 1
1.2 相关知识介绍 . 1
1.2.1 观点挖掘情感分析和对偶情感算法简介 1
1.2.2 有关极性转移现象分析方法 2
2 需求分析 . 4
2.1 总体功能要求 . 4
2.2 CSS 样式和HTML 网页设计需求 . 4
2.3 功能规则需求分析 5
3 系统设计 . 6
3.1 网页框架选择 . 6
3.2 网页页面结构设计 8
4 系统实现 . 9
4.1 网页框架与模块之间的调用实现 9
4.1.1 URL.PY 路径设置文件 9
4.1.2 VIEW.PY 视图函数 10
4.2 用户界面实现 11
4.2.1 Main Page（Index.Html） 11
4.2.2 Classify 英文分析结果截图 16
4.2.3 CN 中文网页 18
4.2.4 Classify 中文分析结果截图 19
4.3 功能接口实现 20
4.3.1 情感词得分计算 . 20
4.3.2 情感分类算法. 22
4.3.3 修改评论文本字体颜色和大小算法 . 23
4.3.4 对偶情感分类算法 . 26
4.3.5 Polarity Shifting(极性转移) 27
4.3.6 中文分词系统模块 NLPIR 和PyNLPIR . 29
4.3.7 PIE2D 饼状图脚本语言编写与调用 . 29
总 结 . 32
致 谢 . 33
参考文献. 34 1 绪论