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深度學習
深度學習與短文本信息挖掘 版權信息
- ISBN：9787030725561
- 條形碼：9787030725561 ; 978-7-03-072556-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度學習與短文本信息挖掘 本書特色
本書關注于關系抽取任務和彈幕評論語義分析任務，通過兩種代表性的任務來探索短文本信息挖掘的通用方法
深度學習與短文本信息挖掘 內容簡介
本書關注于關系抽取任務和彈幕評論語義分析任務，通過兩種代表性的任務來探索短文本信息挖掘的通用方法。針對關系抽取任務，本書從精度，效率，魯棒性及前沿探索四個方面進行分析總結并提出對應的解決方案，對現有關系抽取任務模型進行改進。針對彈幕評論語義分析任務，本書充分利用視頻彈幕短文本，實時性、交互性，高噪聲等獨特的性質，提出一套適用于彈幕評論的語義分析模型。
深度學習與短文本信息挖掘 目錄
目錄前言致謝第1章深度學習11.1深度學習簡介11.2深度學習經典模型31.2.1卷積神經網絡31.2.2循環神經網絡41.2.3注意力模型51.2.4膠囊網絡61.2.5遷移學習與多任務學習71.2.6對抗學習及生成對抗網絡.81.2.7主動學習9思考題.10第2章短文本信息挖掘112.1短文本信息挖掘簡介112.2關系抽取簡介.122.2.1關系抽取定義132.2.2神經關系抽取142.2.3遠程監督的關系抽取152.2.4關系抽取前沿162.2.5研究意義及挑戰172.3彈幕評論挖掘簡介192.3.1基于無監督學習的文本分析方法.212.3.2基于神經網絡監督學習的文本分析方法252.4研究內容及結構272.4.1關系抽取272.4.2彈幕評論挖掘29思考題.31第3章相關工作323.1關系抽取研究.323.1.1監督學習323.1.2遠程監督353.2彈幕評論挖掘研究373.2.1基于評論挖掘的關鍵詞抽取方法.373.2.2基于評論挖掘的推薦系統383.2.3基于評論挖掘的劇透檢測方法.38思考題.39第4章關系抽取模型的精度提升404.1概述404.2多標簽關系抽取404.3基于注意力的膠囊網絡模型424.3.1特征提取層——Bi-LSTM網絡434.3.2特征聚集層——基于注意力的膠囊網絡.444.3.3關系預測層——基于滑動窗口的損失函數464.4實驗474.4.1數據集474.4.2實驗設置474.4.3實驗效果494.4.4案例分析524.5本章小結53思考題.53第5章關系抽取模型的效率優化555.1概述555.2神經關系抽取模型的效率陷阱555.3基于句內問答的關系抽取模型575.3.1網絡結構585.3.2復雜度分析615.4實驗635.4.1數據集635.4.2實驗設置
展開全部
深度學習與短文本信息挖掘 作者簡介
賈維嘉，IEEE Fellow，現為北京師范大學珠海校區人工智能與未來網絡研究院院長、北京師范大學-香港浸會大學聯合國際學院講座教授。 張新松，于上海交通大學獲得博士學位，北京字節跳動科技有限公司AI Lab自然語言處理研究員。 楊文冕，于上海交通大學獲得博士學位，新加坡國立大學博士后研究員。 李鵬帥，于上海交通大學獲得碩士學位。
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