Python日語數字人文之文本挖掘技術及其應用 鐘勇 9787576621334 【台灣高等教育出版社】

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書名：Python日語數字人文之文本挖掘技術及其應用
ISBN：9787576621334
出版社：東南大學
著編譯者：鐘勇
頁數：223
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1734412
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內容簡介

本書作為基於Python的日語數字人文系列研究著作之一，聚焦于文本挖掘領域中的各種數字技術，研究其Python編程實現路徑及在日語語言研究中的應用方法。具體說來，本書較為全面地梳理和研究詞雲圖繪製、關鍵詞提取、詞共現網絡分析、主題模型建構、文本向量化、文本聚類、情感分析等文本挖掘領域中適用於日語數字人文研究的數字技術，詳細演示其在日語文本數據處理中的Python編程實現，並通過一系列研究實例剖析其在日語語言研究中的具體應用方法。本書旨在助力語言學研究者，尤其是日語語言研究者較為系統地了解文本挖掘涉及的主要內容及範圍，較為快捷地掌握基於Python的日語文本挖掘技術編程實現，進而打通技術與應用之間的壁壘，提升開展新興日語數字人文研究的眼光和能力。

作者簡介

鍾勇，男，1984年生，湖南人，中共黨員；博士畢業於日本九州大學，現任南京航空航天大學外國語學院副研究員、碩士生導師、日語系副主任及英語系與日語系聯合黨支部書記；主要研究領域為二語習得、語言數字人文、Python數據處理等；迄今已在《日語學習與研究》、「言語文化論究」等國內外學術期刊上發表論文30餘篇，主持省部級、院校級課題項目等7項，出版學術專著2部。

目錄

第一章 緒論
參考文獻
第二章 日語詞雲圖繪製技術
2 1 技術概要與編程提示
2 2 詞雲圖繪製編程實現
2 2 1 所用語料與編程步驟
2 2 2 分步代碼
2 2 3 完整代碼
參考文獻
第三章 日語關鍵詞提取技術
3 1 技術概要與編程提示
3 2 基於TF IDF的關鍵詞提取編程實現
3 2 1 所用語料與編程步驟
3 2 2 分步代碼
3 2 3 完整代碼
3 3 基於TextRank和MultipartiteRank的關鍵詞提取編程實現
3 3 1 所用語料與編程步驟
3 3 2 分步代碼
3 3 3 完整代碼
3 4 基於BERT類模型的關鍵詞提取編程實現
3 4 1 所用語料與編程步驟
3 4 2 分步代碼
3 4 3 完整代碼
參考文獻
第四章 日語詞共現網絡分析技術
4 1 技術概要與編程提示
4 2 基於前N位選取法和窗口跨距的詞共現網絡分析編程實現
4 2 1 所用語料與編程步驟
4 2 2 分步代碼
4 2 3 完整代碼
4 3 基於高低頻詞界定公式選取法和句子單位的詞共現網絡分析編程實現
4 3 1 所用語料與編程步驟
4 3 2 分步代碼
4 3 3 完整代碼
4 4 基於二八定律選取法和依存關係的詞共現網絡分析編程實現
4 4 1 所用語料與編程步驟
4 4 2 分步代碼
4 4 3 完整代碼
參考文獻
第五章 日語主題模型建構技術
5 1 技術概要與編程提示
5 2 基於LDA的主題模型建構編程實現
5 2 1 所用語料與編程步驟
5 2 2 分步代碼
5 2 3 完整代碼
5 3 基於BERTopic的主題模型建構編程實現
5 3 1 所用語料與編程步驟
5 3 2 分步代碼
5 3 3 完整代碼
參考文獻
第六章 日語文本向量化技術
6 1 技術概要與編程提示
6 2 基於Word2vec的單詞向量化編程實現
6 2 1 所用語料與編程步驟
6 2 2 分步代碼
6 2 3 完整代碼
6 3 基於BERT的單詞向量化編程實現
6 3 1 所用語料與編程步驟
6 3 2 分步代碼
6 3 3 完整代碼
6 4 基於Sentence BERT的句子向量化編程實現
6 4 1 所用語料與編程步驟
6 4 2 分步代碼
6 4 3 完整代碼
6 5 基於BERT的句子和文檔向量化編程實現
6 5 1 所用語料與編程步驟
6 5 2 分步代碼
6 5 3 完整代碼
6 6 基於Doc2Vec的文檔向量化編程實現
6 6 1 所用語料與編程步驟
6 6 2 分步代碼
6 6 3 完整代碼
參考文獻
第七章 日語文本聚類技術
7 1 技術概要與編程提示
7 2 基於TF IDF和K 均值聚類算法的文本聚類編程實現
7 2 1 所用語料與編程步驟
7 2 2 分步代碼
7 2 3 完整代碼
7 3 基於Doc2Vec和層次聚類算法的文本聚類編程實現
7 3 1 所用語料與編程步驟
7 3 2 分步代碼
7 3 3 完整代碼
7 4 基於BERT和HDBSCAN聚類算法的文本聚類編程實現
7 4 1 所用語料與編程步驟
7 4 2 分步代碼
7 4 3 完整代碼
參考文獻
第八章 日語情感分析技術
8 1 技術概要與編程提示
8 2 基於情感詞典的情感分析編程實現
8 2 1 所用語料與編程步驟
8 2 2 分步代碼
8 2 3 完整代碼
8 3 基於傳統機器學習的情感分析編程實現
8 3 1 所用語料與編程步驟
8 3 2 分步代碼
8 3 3 完整代碼
8 4 基於深度學習的情感分析編程實現
8 4 1 所用語料與編程步驟
8 4 2 分步代碼
8 4 3 完整代碼
參考文獻
第九章 日語語言研究實例
參考文獻
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