大數據技術與應用 郝文寧 9787560668284 【台灣高等教育出版社】
圖書均為代購，正常情形下，訂後約兩周可抵台。
物品所在地：中國大陸
原出版社：西安電子科技大學
物品所在地：中國大陸
原出版社：西安電子科技大學
NT$197
商品編號:
供貨狀況:
尚有庫存
加入最愛
此商品 「 最高 」可以折抵紅利
0
點
(約等於 NT$0 )
商品介紹
| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202307*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：大數據技術與應用 ISBN：9787560668284 出版社：西安電子科技大學 著編譯者：郝文寧 叢書名：大數據技術系列叢書 頁數：128 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1556831 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書主要介紹文本大數據挖掘技術及其在文本自動整編領域的應用方法。除緒論外，本書的主要內容分為上下兩篇，共9章。緒論介紹了文本自動整編的相關技術及研究現狀，並提出了兩種可行的文本自動整編方案。本書的上篇主要介紹了基於抽取式方法的文本自動整編技術，內容包括：面向信息檢索的抽取式多文檔摘要技術架構、基於多示例框架的深度關聯匹配、基於多粒度語義交互的抽取式文檔摘要以及基於層次注意力和指針機制的句子排序。下篇主要介紹了基於生成式方法的文本自動整編技術，內容包括：生成式文本自動整編技術架構、基於預訓練和深度哈希的文本表示學習、基於兩階段半監督訓練的長文本聚類以及基於語句融合及自監督訓練的文本摘要生成。第9章對全書內容進行總結，並對後續發展方向提出展望。 本書可作為數據科學與大數據技術、人工智慧等相關學科專業的本科生或研究生的教學用書，也可作為自然語言處理或文本挖掘相關領域科研人員的參考書。目錄 緒論0 1 文本自動整編相關技術及研究現狀 0 1 1 文本整編關聯的研究方向 O 1 2 文本整編關聯的關鍵技術 0 2 本書主要內容安排 參考文獻 上篇 抽取式文本自動整編 第1章 面向信息檢索的抽取式多文檔摘要技術架構 1 1 研究思路及技術架構 1 1 1 研究思路 1 1 2 技術架構 本章小結 第2章 基於多示例框架的深度關聯匹配 2 1 問題分析 2 2 多示例深度關聯匹配模型 2 2 1 模型架構 2 2 2 句子級關聯匹配 2 2 3 深度關聯匹配 2 2 4 損失函數 2 3 實驗結果與分析 2 3 1 實驗數據及評價方法 2 3 2 基準模型 2 3 3 實驗設置 2 3 4 結果分析 2 3 5 消融實驗 本章小結 參考文獻 第3章 基於多粒度語義交互的抽取式多文檔摘要 3 1 問題分析 3 2 Hierarchical Transformer概述 3 2 1 局部Transformer層 3 2 2 全局Transformer層 3 3 多粒度語義交互抽取式多文檔摘要模型 3 3 1 模型架構 3 3 2 多粒度編碼器 3 3 3 MMR模塊 3 4 實驗結果與分析 3 4 1 實驗數據及評價方法 3 4 2 基準模型 3 4 3 實驗設置 3 4 4 結果分析 本章小結 參考文獻 第4章 基於層次注意力和指針機制的句子排序 4 1 問題分析 4 2 基於層次注意力和指針機制的句子排序模型 4 2 1 模型架構 4 2 2 層次編碼器 4 2 3 指針網路解碼器 4 3 實驗結果與分析 4 3 1 實驗數據及評價方法 4 3 2 基準模型 4 3 3 實驗設置 4 3 4 結果分析 本章小結 參考文獻 下篇 生成式文本自動整編 第5章 生成式文本自動整編技術架構 5 1 生成式某領域內文本自動整編研究思路 5 2 生成式某領域內文本自動整編技術架構 5 3 主要研究內容 5 3 1 海量文檔信息的編碼表示學習 5 3 2 基於內容相似度的文檔聚類 5 3 3 基於多文檔的可控文本生成 本章小結 第6章 基於預訓練和深度哈希的文本表示學習 6 1 問題提出 6 2 文本表示學習方法TRL—PLM&DH概述 6 3 文本表示學習方法TRL—PLM&DH應用實證 6 3 1 短文本檢索 6 3 2 文本語義相似度匹配 6 3 3 文本釋義 6 4 實驗結果與分析 6 4 1 實驗環境 6 4 2 參數設置 6 4 3 結果分析 本章小結 參考文獻 第7章 基於兩階段半監督訓練的長文本聚類 7 1 問題提出 7 2 DEC-Transformer演算法總體設計 7 2 1 DEC-Transformer演算法概述 7 2 2 基於預訓練Transformer的模型參數初始化 7 3 DEC-Transformer演算法兩階段訓練策略 7 3 1 第一階段參數約束訓練 7 3 2 第二階段自監督訓練 7 4 實驗結果與分析 7 4 1 數據集 7 4 2 評測指標 7 4 3 實驗實施 本章小結 參考文獻 第8章 基於語句融合及自監督訓練的文本摘要生成 8 1 問題提出 8 2 語句融合及自監督訓練方法 8 2 1 語句融合與PoC 8 2 2 預訓練語言模型與自監督訓練 8 2 3 生成式文本自動摘要主流方法 8 3 Cohesion—based文本生成模型 8 3 1 訓練數據及預處理 8 3 2 自監督Cohesion—permutation語言模型訓練任務 8 3 3 基於語句融合掩碼的微調訓練 8 4 實驗設計與結果分析 8 4 1 實驗數據及評價指標 8 4 2 模型參數設置 8 4 3 實驗結果與分析 本章小結 參考文獻 第9章 總結與展望 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
