随着计算机和网络技术的快速发展，互联网日渐成为各种信息的载体。人们在上面（包括新闻评论、产品评论、情感微博、网络社区等）主动的获取、发布、共享、传播各种观点性信息。这些观点性内容对于电子商务、舆情控制、信息检索等都具有重要的意义和实用价值，对网络文本的观点性内容进行自动情感分析成为Web信息处理的一个热点。

史伟著的《中文微博文本的大数据挖掘--情感分析视角》针对中文微博文本，探索从语义和情感本体的角度构建比较完整的情感分析技术，旨在为中文领域的用户、企业、政府等相关方提供更为方便和科学的中文微博文本挖掘工具。

第一章 引言

 第一节 研究背景及意义

一 互联网大数据的产生

二 文本情感分析的应用 

三 微博文本中的大数据

 第二节 研究现状分析

一 文本情感分析

二 微博研究

三 本体建模理论

 第三节 研究目的和内容

一 研究目的和价值

二 本书的主要研究工作

第二章 文献综述

 第一节 基于语义的情感分析研究综述

一 主客观文本分类

二 基于语义文本情感极性分类研究

三 情感强度分类研究

 第二节 情感本体构建研究综述

一 情感类划分研究

二 情感本体构建研究

 第三节 微博研究综述

一 微博本身研究

二 以微博为平台的情感分析研究

 本章小结

第三章 微博文本结构化数据量化分析

 引言

 第一节 微博定义与平台介绍

一 微博定义

二 微博平台

 第二节 微博与微博文本的特点

一 微博的特点

二 微博文本的特点

三 微博文本中的特殊符号

 第三节 微博用户结构和内容分析

一 微博用户结构

二 微博平台上的内容分析

 第四节 微博文本获取与相关计算

一 微博文本获取方法

二 微博文本影响力计算

三 微博话题影响力和热度计算

 本章小结

第四章 情感本体模型的构建方法

 引言

 第一节 本体结构及隶属度确定方法

一 相关研究工作

二 模糊描述逻辑的构造

三 基于FDL的本体结构及其推理

四 基于NGD的本体隶属度确定

 第二节 基于知网的情感本体构建

一 情感本体构建基础问题

二 情感本体结构设计

三 基于模糊理论的评价词本体构建

四 基于语义相似度的情感词本体构建

 第三节 数据统计

 本章小结

第五章 基于情感本体的微博文本特征识别与语义分析

 引言

 第一节 情感空间模型

 第二节 特征识别

一 产品特征评价

二 特征词提取方法

三 语料特征词提取

 第三节 情感特征标注

一 基本词性标注

二 句子划分方法

三 产品特征标注

四 情感类标注

 第四节 程度词与否定词语义分析

一 程度词语义分析

二 否定词语义分析

三 程度词与否定词不同组合语义分析

 第五节 几种影响因子语义分析

一 标点符号语义分析

二 连接词语义分析

三 修辞句语义分析

 第六节 不同粒度层情感语义分析

一 句子层情感语义计算

二 段落层和文档层情感语义计算

 第七节 实验及数据分析

一 实验流程设计

二 程度词和否定词检测窗口分析

三 特征识别和情感语义准确性分析

四 情感类统计和关系分析

 本章小结

第六章 基于情感本体的微博文本半结构化数据挖掘

 引言

 第一节 基于情感本体的微博产品评论分析

一 基于TFIDF产品特征提取

二 基于BMI评价词提取

三 微博文本影响力计算

四 产品特征观点与情感类型和强度

五 产品评论情感值计算

 第二节 基于情感本体的微博公众情感分析

一 相关研究综述

二 公众情感分析方法构建

三 公众情感分析数据与文本清理

四 情感本体构建与文本影响力计算

五 微博文本情感类型和强度

 第三节 实验及数据分析

一 微博产品评论实验分析

二 微博公众情感实证分析

 本章小结

第七章 基于情感分析的微博文本非结构化数据开发

 引言

 第一节 微博情感分析

一 微博评论特征

二 微博文本情感因素提取与度量

 第二节 博克斯-詹金斯预测模型

一 博克斯-詹金斯模型的基本形式

二 基本模型选择

 第三节 自回归情感预测模型

一 自回归模型 

二 融入情感因素

三 训练自回归情感预测模型

 第四节 实证研究

一 实验设置

二 模型参数选择

三 与其他方法比较

 本章小结

第八章 结论与展望

 第一节 结论

一 提出了模糊本体结构及隶属度确定方法

二 建立了基于知网的模糊情感本体

三 提出了基于情感本体的微博文本特征识别和语义分析方法

四 建立了基于情感本体的微博情感类型和强度分析系统

五 微博情感分析应用研究——产品销量预测系统

 第二节 进一步研究的方向

附录 微博情感分析程序处理

参考文献