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深度學(xué)習(xí)
基于深度學(xué)習(xí)的短文本分類 版權(quán)信息
- ISBN：9787502498832
- 條形碼：9787502498832 ; 978-7-5024-9883-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于深度學(xué)習(xí)的短文本分類 內(nèi)容簡介
本書以短文本分類研究的背景和意義為出發(fā)點，深入分析了短文本與長文本處理存在的差異和挑戰(zhàn)。隨后，對不同深度學(xué)習(xí)模型在短文本分類中的具體應(yīng)用進行了深入分析，并詳細(xì)討論了詞嵌入技術(shù)的起源、發(fā)展和主要特點。同時，對比了詞嵌入技術(shù)與傳統(tǒng)的詞表示模型的區(qū)別，并介紹了常用的詞向量表示方法以及一些優(yōu)選的詞嵌入模型。此外，本書還深入探討了表示學(xué)習(xí)在短文本分類中的應(yīng)用。*后，本書展示了深度學(xué)習(xí)在短文本分類應(yīng)用的具體實例和未來發(fā)展方向，包括電子政務(wù)短文本信息挖掘、融合TextCNN-BiGRU的文本情感分類算法，以及基于多元語義特征和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短文本分類模型等內(nèi)容。這些內(nèi)容不僅對于了解短文本分類領(lǐng)域的近期新研究進展具有重要意義，也為未來相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供了有益的參考和啟示。
基于深度學(xué)習(xí)的短文本分類 目錄
1 緒論1.1 短文本分類現(xiàn)狀及重要性1.2 短文本與長文本處理的差異和挑戰(zhàn)2 深度學(xué)習(xí)概述2.1 深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷程2.2 深度學(xué)習(xí)基本理論與模型2.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)2.2.2 深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)2.2.3 超參數(shù)調(diào)優(yōu)與模型評估2.2.4 模型的泛化與正則化2.3 深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用3 短文本分類簡介3.1 短文本分類的挑戰(zhàn)3.2 短文本處理方法3.2.1 文本預(yù)處理3.2.2 特征提取3.2.3 上下文理解3.2.4 語義分析3.3 短文本分類的應(yīng)用場景4 詞嵌入與表示學(xué)習(xí)4.1 詞嵌入技術(shù)概述4.1.1 詞嵌入的起源和發(fā)展4.1.2 詞嵌入與傳統(tǒng)詞表示的比較4.1.3 詞嵌入技術(shù)的主要特點和優(yōu)勢4.2 詞向量表示方法4.2.1 文本的分布式表示4.2.2 其他詞嵌入模型4.3 表示學(xué)習(xí)在短文本分類中的應(yīng)用4.3.1 詞嵌入在短文本分類中的應(yīng)用案例4.3.2 高級表示學(xué)習(xí)技術(shù)4.3.3 評估方法和性能指標(biāo)5 深度學(xué)習(xí)模型5.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.3 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)5.4 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.4.1 GCN與CNN比較5.4.2 GCN具體工作原理5.5 Transformer與BERT模型5.5.1 Transformer模型5.5.2 BERT模型6 應(yīng)用案例與未來展望6.1 基于增量聚類的電子政務(wù)短文本信息挖掘算法6.1.1 BTM主題模型6.1.2 融合權(quán)重及主題特征的混合向量模型6.1.3 改進增量聚類算法Single-Pass6.1.4 算法應(yīng)用效果6.1.5 結(jié)論6.2 融合TextCNN-BiGRU的多因子權(quán)重文本情感分類算法6.2.1 多權(quán)重短文本向量表示6.2.2 融合TextCNN-BiGRU的情感分類模型6.2.3 算法應(yīng)用效果6.2.4 結(jié)論6.3 基于多元語義特征和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短文本分類模型6.3.1 相關(guān)工作6.3.2 多元異構(gòu)圖構(gòu)建6.3.3 模型應(yīng)用效果6.3.4 結(jié)論6.4 未來發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)結(jié)語參考文獻
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