基於深度學習的短文本分類魯富宇冷泳林著 9787502498832 【台灣高等教育出版社】

Name: 基於深度學習的短文本分類 魯富宇 冷泳林著 9787502498832 【台灣高等教育出版社】
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書名：基於深度學習的短文本分類
ISBN：9787502498832
出版社：冶金工業
著編譯者：魯富宇冷泳林著
頁數：200頁
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1663986
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內容簡介

本書深入探討了深度學習在短文本分類領域的研究與應用，通過對深度學習模型、詞嵌入技術等關鍵概念的詳細討論，闡述了深度學習在短文本分類中的原理和方法，並展示了深度學習在短文本分類應用的具體實例和未來發展方向，包括電子政務短文本信息挖掘、融合TextCNN-BiGRU的文本情感分類演算法，以及基於MSF-GCN的短文本分類模型等內容。本書可供從事文本處理和自然語言處理的研究人員、工程師以及相關領域的決策者閱讀參考。

1 緒論
1 1 短文本分類現狀及重要性
1 2 短文本與長文本處理的差異和挑戰
1 3 短文本分類研究範圍與方法
2 深度學習概述
2 1 深度學習發展歷程
2 1 1 早期神經網路的興起：簡單線性感知器的時代
2 1 2 反向傳播演算法：多層神經網路的關鍵突破
2 1 3 卷積神經網路的出現：圖像處理的新紀元
2 1 4 深度學習的革命：ImageNet比賽與AlexNet
2 1 5 循環神經網路與長短期記憶網路：序列數據處理的新篇章
2 1 6 生成對抗網路的提出：新一代生成模型
2 1 7 自注意力與Transformer模型：自然語言處理的新里程碑
2 1 8 大型預訓練模型的興起：BERT、CPT等
2 2 深度學習基本理論與模型
2 2 1 神經網路的數學基礎
2 2 2 深度學習的關鍵技術
2 2 3 超參數調優與模型評估
2 2 4 模型的泛化與正則化
2 3 深度學習在自然語言處理中的應用
2 3 1 文本分類
2 3 2 機器翻譯
2 3 3 語音識別
2 3 4 問答系統
2 3 5 文本生成
2 3 6 情感分析
2 3 7 命名實體識別
3 短文本分類簡介
3 1 短文本分類的挑戰
3 1 1 信息稀疏性
3 1 2 高維度與樣本不足
3 1 3 語義歧義和非結構化表達
3 1 4 應對策略
3 2 短文本處理方法
3 2 1 文本預處理
3 2 2 特徵提取
3 2 3 上下文理解
3 2 4 語義分析
3 3 短文本分類的應用場景
3 3 1 社交媒體分析
3 3 2 客戶服務
3 3 3 新聞摘要和分類
3 3 4 內容推薦
3 3 5 市場研究
3 3 6 垃圾郵件和欺詐檢測
3 3 7 健康監測
4 詞嵌入與表示學習
4 1 詞嵌入技術概述
4 1 1 詞嵌入的起源和發展
4 1 2 詞嵌入與傳統詞表示的比較
4 1 3 詞嵌入技術的主要特點和優勢
4 2 詞向量表示方法
4 2 1 文本的分散式表示
4 2 2 其他詞嵌入模型
4 3 表示學習在短文本分類中的應用
4 3 1 詞嵌入在短文本分類中的應用案例
4 3 2 高級表示學習技術
4 3 3 評估方法和性能指標
5 深度學習模型
5 1 卷積神經網路
5 1 1 輸入層
5 1 2 卷積層
5 1 3 池化層
5 1 4 全連接層
5 1 5 輸出層
5 2 循環神經網路
5 3 長短期記憶網路
5 3 1 關鍵信息的識別
5 3 2 內容概括與理解後續信息
5 4 圖卷積神經網路
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 應用案例與未來展望
6 1 基於增量聚類的電子政務短文本信息挖掘演算法
6 1 1 BTM主題模型
6 1 2 融合權重及主題特徵的混合向量模型
6 1 3 改進增量聚類演算法Single-Pass
6 1 4 演算法應用效果
6 1 5 結論
6 2 融合TextCNN-BiGRU的多因子權重文本情感分類演算法研究
6 2 1 多權重短文本向量表示
6 2 2 融合TextCNN-BiGRU的情感分類模型
6 2 3 演算法應用效果
6 2 4 結論
6 3 基於MSF-GCN的短文本分類模型
6 3 1 短文本特徵表示技術
6 3 2 多元異構圖構建
6 3 3 模型應用效果
6 3 4 結論
6 4 未來發展趨勢與挑戰
結語
參考文獻

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