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面向社交媒體的非語言成分自動分析與處理 版權信息
- ISBN：9787522519852
- 條形碼：9787522519852 ; 978-7-5225-1985-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
面向社交媒體的非語言成分自動分析與處理 內容簡介
本書總結作者在社交媒體中非語言成分的自動分析與處理相關的研究成果。首先系統介紹了社交媒體中非語言成分的理論基礎、非語言分類及研究現狀，然后對社交媒體中兩類常見非語言成分表情符和非規范拼寫進行了系統的研究。對于表情符，本書提出表情符與文本是交互、共同完成社交媒體信息的表達，提出基于LSTM-NN的聯合結構的交互預測模型，面向表情符注意力機制的微博情感分析模型，及基于Bi-LSTM-CRF的表情符情感誘因抽取與情感識別聯合模型。在非規范化拼寫方向，本書針對中文微博文本規范化任務中所面臨的關鍵問題，圍繞非規范詞識別、非規范詞典構建及規范化應用等方面進行了探索和研究。
面向社交媒體的非語言成分自動分析與處理 目錄
上篇 非語言成分概述
第1章 社交媒體非語言成分
1.1 社交媒體
1.2 非語言交際
1.3 社交媒體中的非語言成分
1.4 社交媒體中的非語言成分理論基礎
1.5 社交媒體中非語言表現形式
1.6 本章小結
第2章 非語言成分研究現狀
2.1 社會傳播學領域
2.2 語言學領域
2.3 信息處理領域
2.4 非語言成分資源建設
2.5 計算模型
2.6 本章小結
中篇 社交媒體表情符與文本的情感交互
第3章 社交媒體中表情符與文本的情感交互機制
3.1 動機
3.2 相關工作
3.3 表情符情感
3.4 表情符與文本情感交互類別
3.5 情感交互語料構建
3.6 情感交互語料分析
第4章 基于LSTM-NN的聯合結構的交互預測模型
4.1 問題形式化
4.2 模型框架
4.3 訓練過程
4.4 實驗及分析
4.5 本章小結
第5章 基于表情符注意力機制的微博情感分析模型
5.1 動機
5.2 相關工作
5.3 模型
5.4 實驗及分析
5.5 本章小結
第6章 基于Bi-LSTM-CRF的微博情緒誘因抽取及情緒識別
6.1 動機
6.2 相關工作
6.3 微博情緒誘因語料構建
6.4 基于Bi-LSTM-CRF的聯合模型
6.5 實驗及分析
6.6 本章小結
下篇 社交媒體文本規范化
第7章 社交媒體中的文本非規范化拼寫
7.1 社交媒體文字語言特征及面臨的問題
7.2 文本規范化問題定義
7.3 拼寫修正研究現狀
7.4 文本規范化研究現狀
7.5 中文文本規范化研究現狀
7.6 本章小結
第8章 基于詞匯鏈的詞義學習超圖模型
8.1 動機
8.2 相關工作
8.3 基于詞匯鏈的超圖模型
8.4 實驗及分析
8.5 本章小結
第9章 基于嵌入表示學習的非規范詞一規范詞詞對關系挖掘
9.1 引言
9.2 相關工作
9.3 基于非參的全局位置多詞義嵌入表示模型
9.4 過濾與分類
9.5 實驗及分析
9.6 本章小結
第10章 微博文本規范化及應用
10.1 引言
10.2 相關工作
10.3 基于遷移的分詞模型
10.4 基于遷移的聯合分詞及文本規范模型
10.5 實驗數據集
10.6 基于遷移的聯合分詞、詞性標注及文本規范化模型
10.7 本章小結
參考文獻
展開全部
面向社交媒體的非語言成分自動分析與處理 作者簡介
錢濤，博士，副教授，英國雷丁大學訪問學者，湖北科技學院計算機科學與技術學院專業教師。主要研究方向為自然語言和社交媒體信息處理等。在國內外學術期刊上發表論文30多篇，被WOS核心庫收錄10多篇，主持和參與多項國家級、省部級科研項目。
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