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诺森文本大数据情感分析高凯9787302538943清华大学出版社
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章 引言第2章 自然语言处理与应用综述2.1 概述2.2 自然语言处理的主要研究方法2.2.1 理主义与经验主义方法2.2.2 深度学习与预训练方法及其在自然语言处理中的应用. 自然语言处理的部分任务及应用..1 词法分析..2 句法分析.. 命名实体识别与特征信息提取..4 文本摘要..5 机器翻译2.4 本章小结参考文献第3章 文本情感与情绪分析综述3.1 概述3.2 文本情感分析3.2.1 情感信息抽取3.2.2 情感分类3.. 立场分析3.3 文本情绪分析3.3.1 传统的情绪分析方法3.3.2 基于深度学习的情绪分析3.4 本章小结参考文献第4章 面向微博文本的情绪及其诱因分析4.1 总体技术路线4.2 情绪模型4.2.1 事件结果类4.2.2 主体行为类4.. 事件结果类和主体行为类的复合情绪4.2.4 实体对象类4.3 分析和提取情绪诱因事件4.3.1 事件结果类的诱因事件分析与提取4.3.2 主体行为类的诱因事件分析与提取4.3.3 实体对象类的诱因事件分析与提取4.4 情绪校验与修正4.5 基于贝叶斯概率模型的诱因成分分析4.5.1 基于语料的情绪词典构造4.5.2 语言特征对情绪诱因的影响分析4.5.3 基于贝叶斯概率模型的诱因比例计算4.6 基于语言特征的情绪分类4.6.1 词特征分析4.6.2 句法结构特征分析4.6.3 情绪词与上下文的关系特征分析4.6.4 特征降维4.6.5 情绪分类4.7 实验与分析4.7.1 实验语料与测度说明4.7.2 实验与结果分析4.8 本章小结参考文献第5章 面向话题评论的立场分析5.1 概述5.2 基于AATABiLSTM模型的用户立场分析5.2.1 基于词向量的话题扩充方法5.2.2 基于双向LSTM与Attention的处理机制5.. 实验5.3 基于迁移学习的新话题评论预测5.3.1 跨领域迁移学习模型的组成、预训练与预测5.3.2 实验与分析5.4 本章小结参考文献第6章 文本表示及在情绪分类中的应用6.1 概述6.2 基于注意力机制的双向LSTM的文本表示6.2.1 输入层6.2.2 特征学习层6.. 特征权重学习层6.2.4 输出层6.2.5 实验设计与结果分析6.2.6 基于注意力权重可视化的不同词标签与情绪类别间的关系6.3 基于两阶注意力机制的文本表示6.3.1 输入层6.3.2 特征学习层6.3.3 特征权重学习层6.3.4 实验与分析6.3.5 实例分析6.4 基于注意力聚合网络的文本表示6.4.1 输入层6.4.2 特征学习层6.4.3 特征权重学习层6.4.4 实验设计与结果分析6.5 本章小结参考文献
借人工智能相关技术,帮人们方便、地利用网络大数据信息,已成为当前IT业的研究热点之一。《文本大数据情感分析》介绍社交网络等海量异构信息采集算法;对文本挖掘与自然语言处理中涉及到情感分析、微博情绪诱因分析、电商产品评价与意见挖掘等内容进行研究,并提供丰富的应用案例。
从文本挖掘角度并借机器学习、深度学习与自然语言处理等技术来帮人们分析、挖掘和利用富含情感因素的文本信息,已成为当前IT业的研究热点之一。本书从多个视角对文本情感分析技术进行了阐述,内容涵盖有关自然语言处理和文本情感、情绪方法的综述,以及面向微博文本的情绪及其诱因分析、面向话题评论的立场分析、文本表示方法及其在情绪分类中的应用。
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