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網(wǎng)絡(luò)文本分類與應(yīng)用

出版社：中國(guó)水利水電出版社出版時(shí)間：2020-09-01
開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 204
中 圖 價(jià):¥34.0(4.3折) 定價(jià)  ¥79.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
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網(wǎng)絡(luò)文本分類與應(yīng)用 版權(quán)信息

網(wǎng)絡(luò)文本分類與應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)是作者在多年科學(xué)研究的基礎(chǔ)上整理完善而成的，是自然語(yǔ)言處理技術(shù)在文本分類領(lǐng)域應(yīng)用的綜述和總結(jié)，本書(shū)專業(yè)性較強(qiáng)，注重對(duì)技術(shù)理論依據(jù)和解決思路的精細(xì)講解，讀者可通過(guò)對(duì)本書(shū)的學(xué)習(xí)了解和掌握人工智能相關(guān)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)文本處理時(shí)的實(shí)現(xiàn)方法和操作流程。本書(shū)的內(nèi)容包括：文本預(yù)處理、特征表示與降維、文本分類算法、多標(biāo)簽文本分類技術(shù)、短文本分類與應(yīng)用等。每個(gè)章節(jié)里對(duì)關(guān)鍵的知識(shí)點(diǎn)進(jìn)行細(xì)致講解，并通過(guò)舉例敘述的方式強(qiáng)化相關(guān)理論的直觀印象，將理論闡述和實(shí)例演示緊密聯(lián)系起來(lái)，方便初學(xué)者對(duì)深?yuàn)W枯澀理論知識(shí)的理解和掌握，本書(shū)對(duì)提高學(xué)生理論聯(lián)系實(shí)際的能力具有較大幫助。本書(shū)可作為本科院校智能科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)等專業(yè)的教材，也可供從事自然語(yǔ)言處理研究的人員進(jìn)行參考。

網(wǎng)絡(luò)文本分類與應(yīng)用 目錄

第1章 緒論 1

1.1 智能語(yǔ)言處理 1

1.1.1 NLP與文本處理 1

1.1.2 文本信息抽取 3

1.2 網(wǎng)絡(luò)文本分類應(yīng)用 6

1.2.1 常見(jiàn)的應(yīng)用領(lǐng)域 6

1.2.2 相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域 11

1.3 文本分類步驟 15

1.3.1 文本預(yù)處理 15

1.3.2 文本分詞 18

1.3.3 特征選擇 18

1.3.4 數(shù)值化表示 19

1.3.5 分類器分類 21

1.4 本章小結(jié) 27

第2章 文本預(yù)處理 28

2.1 預(yù)處理環(huán)節(jié) 28

2.1.1 標(biāo)記化 28

2.1.2 規(guī)范化 29

2.2 分詞技術(shù)應(yīng)用 33

2.2.1 常見(jiàn)應(yīng)用領(lǐng)域 33

2.2.2 應(yīng)用中涉及的主要問(wèn)題 36

2.3 中文分詞方法 40

2.3.1 基于詞典匹配的分詞 40

2.3.2 基于統(tǒng)計(jì)的序列標(biāo)注技術(shù) 43

2.3.3 基于深度學(xué)習(xí)的分詞 53

2.4 分詞工具 54

2.4.1 Python中文分詞工具 54

2.4.2 java中文分詞工具 55

2.5 本章小結(jié) 57

第3章 特征表示與降維 58

3.1 文本表示模型 58

3.1.1 One-hot獨(dú)熱模型 58

3.1.2 向量空間模型 59

3.1.3 主題模型 60

3.1.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)言模型 67

3.2 特征空間降維 78

3.2.1 特征選擇 79

3.2.2 特征提取 83

3.3 小結(jié) 85



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