文本数据挖掘/宗成庆等
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作者宗成庆、夏睿、张家俊
出版社清华大学出版社
ISBN9787302519904
出版时间2019-05
版次1
装帧其他
开本其他
纸张胶版纸
定价75元
货号SC:9787302519904
上书时间2024-07-09
商品详情
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作者简介:
"宗成庆 中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师，中国科学院大学岗位教授。主要从事自然语言处理、机器翻译、人机对话系统和文本数据挖掘等相关研究，主持国家项目10余项，发表论文200余篇，出版专著《统计自然语言处理》一部和译著两部。目前担任国际计算语言学委员会（ICCL）委员、亚洲自然语言处理学会（AFNLP）主席和中国中文信息学会副理事长等职务，是学术期刊ACM TALLIP副主编、《自动化学报》副主编和IEEE Intelligent Systems等期刊的编委，曾任国际很好学术会议ACL-IJCNLP2015程序委员会主席，IJCAI2017、IJCAI-ECAI2018和AAAI2019领域主席。获国家科技进步奖二等奖、“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖和中国科学院教育教学成果奖二等奖，获北京市优秀教师、中国科学院优秀导师等荣誉称号。享受国务院政府特殊津贴。
夏睿 南京理工大学计算机学院教授、博士生导师。主要从事自然语言处理、文本数据挖掘、情感分析与观点挖掘等领域的研究。在国际知名学术期刊和会议上发表论文40余篇，主持国家省部级科研项目近10项。担任多个国际很好会议的领域主席、高级程序委员会委员和程序委员会委员。2014年入选南京理工大学紫金之星人才计划，2016年获得首届江苏省优青项目资助，2017年入选南京理工大学青年拔尖人才计划并破格晋升为教授。
张家俊中科院自动化所模式识别国家重点实验室副研究员，研究方向为自然语言处理、机器翻译、跨语言跨模态信息处理等。目前担任中国中文信息学会机器翻译专委会副主任等职务。发表高水平学术论文60余篇，曾四次获得很好论文奖。担任多个国际很好学术会议的领域主席和高级程序委员会委员。获中国中文信息学会2014年“钱伟长中文信息处理科学技术奖”一等奖和2018年“汉王青年创新奖”。2015年入选中国科协首届“青年人才托举工程”计划。"
主编推荐:
"随着计算机网络和移动通信技术的快速发展和普及，面向网络或移动终端用户的文本大数据挖掘技术越来越多地受到各个领域的高度关注，具有极其广阔的应用，同时这项研究涉及机器学习、自然语言处理和人工智能等多个领域和学科，开展这项研究对于推动相关学科的发展具有重要的理论意义。
本书阐述文本数据挖掘的理论模型、实现算法和相关应用，通过实例从原理上对相关技术的理论方法和实现算法进行阐述，言简意赅，深入浅出，使读者能够在充分理解基本原理的基础上掌握应用系统的实现方法。
本书列入“中国科学院大学研究生教学辅导书系列”，可作为大学高年级本科生或研究生从事相关研究的入门文献，也可作为从事相关技术研发的开发人员的参考资料。
"
精彩内容:
随着互联网和移动通信技术的快速发展和普及应用，文本数据挖掘技术备受关注，尤其随着云计算、大数据和深度学习等一系列新技术的广泛使用，文本挖掘技术已经在众多领域（如舆情分析、医疗和金融数据分析等）发挥了重要作用，表现出广阔的应用前景。
虽然十多年前我就指导博士生开展文本分类和自动文摘等相关技术的研究，但对文本数据挖掘的整体概念并没有一个清晰的认识，只是将研究的单项技术视为自然语言处理的具体应用。韩家炜教授主笔的《数据挖掘 ——概念与技术》和刘兵教授撰写的“Web Data Mining”等专著曾让我大获裨益，每次聆听他们的学术报告和与他们当面交谈也都受益匪浅。促使我萌生撰写这部专著念头的是中国科学院大学让我开设的“文本数据挖掘”课程。 2015年底我接受中国科学院大学计算机与控制学院的邀请，开始准备“文本数据挖掘”课程的内容设计和课件编写工作，我不得不静下心来查阅大量的文献资料，认真思考这一术语所蕴藏的丰富内涵和外延，经过几年的学习、思考和教学实践，文本数据挖掘的概念轮廓渐渐清晰起来。
夏睿和张家俊两位青年才俊的加盟让我萌生的写作计划得以实现。夏睿于 2007年硕士毕业，以优异成绩考入中科院自动化所跟随我攻读博士学位，从事情感文本分析研究，在情感分析和观点挖掘领域以第一作者身份在不错学术期刊和会议上发表了一系列有影响力的论文，其中两篇论文入选 ESI高被引论文，攻读博士学位期间完成的关于情感分类特征发现与集成学习的论文被引 400余次。此外，他在文本分类与聚类、主题模型、话题检测与跟踪等多个领域都颇有见地。张家俊于 2006年本科毕业后被免试推荐到中科院自动化所跟随我攻读博士学位，主要从事机器翻译研究，之后在多语言自动摘要、信息获取和人机对话等多个研究方向都有出色的表现。自 2016年起他同我一道在中国科学院大学讲授“自然语言处理”课程的机器翻译、自动文摘和文本分类等部分内
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内容简介:
本书阐述文本数据挖掘的理论模型、实现算法和相关应用，主要内容包括：信息抽取和知识库构建、文本聚类、情感文本分析、热点发现、生物医学文本挖掘和多文档自动摘要等。写作风格力求言简意赅，深入浅出，通过实例说明实现相关任务的理论方法和技术思路，而不过多地涉及实现细节。本书可作为大学高年级本科生或研究生从事相关研究的入门文献，也可作为从事相关技术研发的开发人员的参考资料。
目录:
第 1章绪论 .1
1.1基本概念 1
1.2文本挖掘任务 .2
1.3文本挖掘面临的困难 .5
1.4方法概述与本书的内容组织 .7
1.5进一步阅读 .9
第 2章数据预处理和标注 . 11
2.1数据获取 11
2.2数据预处理 . 15
2.3数据标注 17
2.4基本工具 19
2.4.1汉语自动分词与词性标注 19
2.4.2句法分析 . 20
2.4.3 n元语法模型 . 21
2.5进一步阅读 . 22
第 3章文本表示 . 23
3.1向量空间模型 . 23
3.1.1向量空间模型的基本概念 23
3.1.2特征项的构造与权重 . 24
3.1.3文本长度规范化 . 25
3.1.4特征工程 . 26
3.1.5其他文本表示方法 27
3.2词的分布式表示 29
3.2.1神经网络语言模型 29
3.2.2 C&W模型 . 32
3.2.3 CBOW与 Skip-gram模型 34
3.2.4噪声对比估计与负采样 . 35
3.2.5字词混合的分布式表示方法 . 37
3.3短语的分布式表示 . 38
3.3.1基于词袋的分布式表示 . 39
3.3.2基于自动编码器的分布式表示 . 39
3.4句子的分布式表示 . 42
3.4.1通用的句子表示 . 42
3.4.2任务相关的句子表示 . 45
3.5文档的分布式表示 . 48
3.5.1通用的文档分布式表示 . 48
3.5.2任务相关的文档分布式表示 . 49
3.6进一步阅读 . 52
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