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情感分析 挖掘觀點、情感和情緒(原書第2版) 圖書
該商品所屬分類:圖書 -> 大中專公共
【市場價】
939-1360
【優惠價】
587-850
【作者】 劉兵 
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內容介紹



出版社:機械工業出版社
ISBN:9787111709374
商品編碼:10057785271760

品牌:文軒
出版時間:2022-07-01
代碼:129

作者:劉兵

    
    
"
作  者:(美)劉兵 著 劉康,王雪鵬 譯
/
定  價:129
/
出 版 社:機械工業出版社
/
出版日期:2022年07月01日
/
頁  數:340
/
裝  幀:平裝
/
ISBN:9787111709374
/
目錄
●前言
致謝
第1章 引言
1.1 情感分析應用
1.2 情感分析研究
1.2.1 針對不同文本顆粒度的情感分析研究
1.2.2 情感詞典以及研究問題
1.2.3 辯論與評論分析
1.2.4 意圖挖掘
1.2.5 垃圾觀點檢測與評論質量
1.3 情感分析是一個迷你自然語言處理任務
1.4 本書撰寫方式
第2章 情感分析概述
2.1 觀點定義
2.1.1 觀點的定義
2.1.2 情感對像
2.1.3 觀點中的情感
2.1.4 簡化的觀點定義
2.1.5 觀點的原因和限定條件
2.1.6 情感分析的目標和任務
2.2 觀點摘要定義
2.3 感受、情緒、心情
2.3.1 心理學中的感受、情緒、心情
2.3.2 情緒
2.3.3 心情
2.3.4 感覺
2.3.5 情感分析中的感受、情緒和心情
2.4 觀點的不同類型
2.4.1 常規型觀點和比較型觀點
2.4.2 主觀和隱含在事實中的觀點
2.4.3 第一人稱和非第一人稱觀點
2.4觀點
2.5 作者和讀者視角
2.6 小結
第3章 文檔級情感分類
3.1 基於監督的情感分類
3.1.1 基於傳統機器學習算法的情感分類方法
3.1.2 使用自定義的打分函數進行情感分類
3.1.3 基於深度學習的情感分類
3.1.4 基於終身學習的情感分類
3.2 無監督情感分類
3.2.1 基於句法模板和網頁檢索的情感分類
3.2.2 基於情感詞典的情感分類
3.3 情感評分預測
3.4 跨領域情感分類
3.5 跨語言情感分類
3.6 文檔的情緒分類
3.7 小結
第4章 句子級主客觀和情感分類
4.1 主觀性
4.2 句子級主客觀分類
4.3 句子級情感分類
4.3.1 句子級情感分類的前提假設
4.3.2 傳統分類方法
4.3.3 基於深度學習的分類方法
4.4 處理條件句
4.5 處理諷刺句
4.6 跨語言主客觀和情感分類
4.7 在情感分類中使用語篇信息
4.8 句子級情緒分類
4.9 多模態情感和情緒分類
4.10 小結
第5章 屬性級情感分類
5.1 屬性級情感分類概述
5.1.1 基於監督學習的方法
5.1.2 基於詞典的方法
5.1.3 兩種方法的優缺點
5.2 情感組合規則
5.2.1 情感組合規則概述
5.2.2 情感減弱和情感增強表達
5.2.3 SMALL_OR_LESS和LARGE_OR_MORE表達
5.2.4 情緒和情感強度
5.2.5 情感詞的含義
5.2.6 其他方法概述
5.3 否定和情感
5.3.1 否定詞
5.3.2 never
5.3.3 其他常用的情感轉換詞
5.3.4 否定詞移動現像
5.3.5 否定範圍
5.4 情態和情感
5.5 並列連詞but
5.6 非觀點內容的情感詞
5.7 規則表示
5.8 詞義消歧和指代消解
5.9 小結
第6章 屬性和實體抽取
6.1 基於頻率的屬性抽取
6.2 利用句法關繫
6.2.1 利用觀點和觀點評價對像間的評價關繫
6.2.2 利用部分整體和屬性關繫
6.3 基於監督學習的屬性抽取
6.3.1 隱馬爾可夫模型
6.3.2 條件隨機場
6.3.3 基於深度學習的方法
6.4 隱含屬性的映射
6.4.1 基於語料庫的方法
6.4.2 基於詞典的方法
6.5 屬性聚類
6.6 基於主題模型的屬性抽取
6.6.1 隱狄利克雷分配
6.6.2 使用無監督主題模型進行觀點屬性抽取
6.6.3 在主題模型中加入領域先驗知識
6.6.4 基於終身學習的主題模型:像人類一樣學習
6.6.5 使用短語作為主題詞
6.7 實體抽取與消歧
6.7.1 實體抽取與消歧的問題定義
6.7.2 實體抽取
6.7.3 實體鏈接
6.7.4 實體搜索和鏈接
6.8 觀點持有者和觀點時間抽取
6.9 小結
第7章 情感詞典構建
7.1 基於詞典的方法
7.2 基於語料庫的方法
7.2.1 從語料庫中識別情感詞
7.2.2 處理上下文相關的情感詞
7.2.3 詞典自適應
7.2.4 其他相關工作
7.3 情感詞向量
7.4 隱含了情感信息(期望或者不期望)的事實型描述
7.5 小結
第8章 比較型觀點分析
8.1 問題定義
8.2 比較句識別
8.3 優選實體集識別
8.4 特殊類型的比較句
8.4.1 非標準型比較
8.4.2 交叉類型的比較
8.4.3 單實體比較
8.4.4 帶有compare和comparison的句子
8.5 實體與屬性抽取
8.6 小結
第9章 觀點摘要和搜索
第10章 辯論與評論分析
第ll章 意圖挖掘
第12章 虛假觀點檢測
第13章 評論的質量
第14章 總結
附錄
參考文獻
索引

內容簡介
這本書可以作為情感分析領域的入門讀物和研究概覽。主要從自然語言處理的角度全面地介紹情感分析這個主題的研究技術和實用算法,以幫助讀者了解通常用於表達觀點和情感的問題和語言結構的基本結構。它涵蓋了情感分析的所有核心領域,包括許多新興的主題,如辯論分析、意圖挖掘、假民意檢測,並提出了可用來分析和總結觀點的計算方法。
作者簡介
(美)劉兵 著 劉康,王雪鵬 譯
劉兵(Bing Liu)美國伊利諾伊大學芝加哥分校(UIC)計算機科學繫教授,獲愛丁堡大學獲得人工智能博士學位。他是ACM Fellow、AAAI Fellow、IEEE Fellow,曾擔任ACM SIGKDD主席(7/1/2013 - 6/30/2017)。劉兵教授兩次獲得KDD十年Test-of-time論文獎,出版多部專著,是數據挖掘、機器學習、情感分析領域最有影響力的學者之一。主要研究領域包括情感分析和觀點挖掘、數據挖掘、機器學習、自然語言處理等。 劉兵教授目前是ACM Transactions on the Web等五個國際期刊的副主編,曾經擔任ICDM 2010、KDD 2008等



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