1. 毕业设计（论文）主要目标：
本论文结合我校本科生的培养目标，针对目前文本信息提取技术所遇到的瓶颈原因在于文本信息所具有的特性知道，文本信息是人类大脑的产物，文本信息是结构化的，因此仅仅使用统计学习方法很难对文本信息的结构特征加以建模与描述，目前文本信息提取与信息处理研究使用的语言模型存在有一定的问题。
由此，本文提出基于语境的语言模型，基于语境模型实现对中文文本的情感分类，判断提出相关的算法，基于一定的数据集进行实验，并分析实验的结果。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
为了提取出蕴含特定事件信息的句子或段落所对应的语境特征，并由此从文本中辨识出这些句子或段落再进一步提取出相关的事件信息，需要给出最小语境的求解算法。
需要进一步实现最小语境求解构建的依存句法树，该算法主要可以将文本中的句子或段落映射成树结构，最后研究基于语境的依存句法树的特征提取方法，最终实现基于语境的中文文本情感分析。
3. 主要参考文献
[1] Chen M, Mao S, Liu Y. Big data: A survey[J]. Mobile Networks and Applications, 2014, 19(2): 171-209.[2] Fan W, Bifet A. Mining big data: current status, and forecast to the future[J]. ACM sIGKDD Explorations Newsletter, 2013, 14(2): 1-5.
[3] Wu X, Zhu X, Wu G Q, et al. Data mining with big data[J]. IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2014, 26(1): 97-107.[4] Katal A, Wazid M, Goudar R H. Big data: issues, challenges, tools and good practices[C]//Contemporary Computing (IC3), 2013 Sixth International Conference on. IEEE, 2013: 404-409.
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