文本挖掘
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作者编者:(美)迈克尔·W.贝瑞//雅克布·柯岗|译者:文卫东
出版社机械工业
ISBN9787111570509
出版时间2019-01
装帧其他
开本其他
定价49元
货号1201825451
上书时间2024-06-14
商品详情
- 品相描述：全新
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作者简介
迈克尔？W.贝瑞(MichaeI W.Berry)，美国田纳西大学讲席教授，计算机与电气工程学院副院长。贝瑞教授是美国工业与应用数学学会(SIAM)2003年、2004年会议联合主席。研究兴趣包括：信息检索、数据挖掘和文本挖掘、计算科学、生物信息学和并行计算等。
目录
目 录
译者序
原书序
第1章 独立文档的关键词的自动提取
1.1 简介
1.1.1 关键词提取方法
1.2 快速自动关键词提取
1.2.1 候选关键词
1.2.2 关键词得分
1.2.3 邻接关键词
1.2.4 提取关键词
1.3 基准评估
1.3.1 准确率和召回率评估
1.3.2 效率评估
1.4 停用词列表生成
1.5 新闻消息的评估
1.5.1 MPQA语料库
1.5.2 从新闻消息中提取关键词
1.6 总结
参考文献
第2章 利用数学方法进行多语言文档聚类
2.1 简介
2.2 背景
2.3 实验设置
2.4 多语言LSA
2.5 Tucker1方法
2.6 PARAFAC2方法
2.7 词对齐的LSA
2.8 潜在形态语义分析(LMSA)
2.9 词对齐的LMSA
2.10 对技术和结果的讨论
参考文献
第3章 使用机器学习算法对基于内容的垃圾邮件进行分类
3.1 简介
3.2 机器学习算法
3.2.1 朴素贝叶斯
3.2.2 LogitBoost
3.2.3 支持向量机
3.2.4 增广的潜在语义索引空间
3.2.5 径向基函数网络
3.3 数据预处理
3.3.1 特征选择
3.3.2 信息表示
3.4 邮件分类的评估
3.5 实验
3.5.1 使用PU1的实验
3.5.2 使用ZH1的实验
3.6 分类器特点
3.7 结束语
参考文献
内容摘要
迈克尔·W.贝瑞、雅克布·柯岗编的《文本挖掘/大数据丛书》呈现了文本挖掘领域先进的算法，同时从学术界和产业界的角度介绍了文本挖掘。本书涉及的业界学者跨越多个国家，来自多个机构：大学、企
业和政府实验室。本书介绍了文本挖掘在多个领域中的自动文本分析和挖掘计算模型，这些领域包括：机器学习、知识发现、自然语言处理和信息检索等。
本书适合作为人工智能、机器学习和自然语言处理等领域相关人员的教科书和参考书。同时，也适合研究人员和从业人员阅读。
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