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深度學習
網絡文本分類與應用 版權信息
- ISBN：9787517086956
- 條形碼：9787517086956 ; 978-7-5170-8695-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
網絡文本分類與應用 內容簡介
本書是作者在多年科學研究的基礎上整理完善而成的，是自然語言處理技術在文本分類領域應用的綜述和總結，本書專業性較強，注重對技術理論依據和解決思路的精細講解，讀者可通過對本書的學習了解和掌握人工智能相關技術在網絡文本處理時的實現方法和操作流程。本書的內容包括：文本預處理、特征表示與降維、文本分類算法、多標簽文本分類技術、短文本分類與應用等。每個章節里對關鍵的知識點進行細致講解，并通過舉例敘述的方式強化相關理論的直觀印象，將理論闡述和實例演示緊密聯系起來，方便初學者對深奧枯澀理論知識的理解和掌握，本書對提高學生理論聯系實際的能力具有較大幫助。本書可作為本科院校智能科學與技術、計算機科學與技術等專業的教材，也可供從事自然語言處理研究的人員進行參考。
網絡文本分類與應用 目錄
第1章 緒論 1
1.1 智能語言處理 1
1.1.1 NLP與文本處理 1
1.1.2 文本信息抽取 3
1.2 網絡文本分類應用 6
1.2.1 常見的應用領域 6
1.2.2 相關技術領域 11
1.3 文本分類步驟 15
1.3.1 文本預處理 15
1.3.2 文本分詞 18
1.3.3 特征選擇 18
1.3.4 數值化表示 19
1.3.5 分類器分類 21
1.4 本章小結 27
第2章 文本預處理 28
2.1 預處理環節 28
2.1.1 標記化 28
2.1.2 規范化 29
2.2 分詞技術應用 33
2.2.1 常見應用領域 33
2.2.2 應用中涉及的主要問題 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 基于統計的序列標注技術 43
2.3.3 基于深度學習的分詞 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 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 神經網絡語言模型 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 85
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