- 基于深度学习的短文本分类
- - 作者：鲁富宇//冷泳林|责编:姜恺宁
  - 出版社：冶金工业
  - ISBN：9787502498832
  - 出版日期：2024/06/01
  - 页数：127
- 售价：27.6

内容大纲
本书深入探讨了深度学习在短文本分类领域的研究与应用，通过对深度学习模型、词嵌入技术等关键概念的详细讨论，阐述了深度学习在短文本分类中的原理和方法，并展示了深度学习在短文本分类应用的具体实例和未来发展方向，包括电子政务短文本信息挖掘、融合TextCNN-BiGRU的文本情感分类算法，以及基于MSF-GCN的短文本分类模型等内容。
本书可供从事文本处理和自然语言处理的研究人员、工程师以及相关领域的决策者阅读参考。
作者介绍
目录
1  绪论
  1.1  短文本分类现状及重要性
  1.2  短文本与长文本处理的差异和挑战
  1.3  短文本分类研究范围与方法
2  深度学习概述
  2.1  深度学习发展历程
    2.1.1  早期神经网络的兴起：简单线性感知器的时代
    2.1.2  反向传播算法：多层神经网络的关键突破
    2.1.3  卷积神经网络的出现：图像处理的新纪元
    2.1.4  深度学习的革命：ImageNet比赛与AlexNet
    2.1.5  循环神经网络与长短期记忆网络：序列数据处理的新篇章
    2.1.6  生成对抗网络的提出：新一代生成模型
    2.1.7  自注意力与Transformer模型：自然语言处理的新里程碑
    2.1.8  大型预训练模型的兴起：BERT、CPT等
  2.2  深度学习基本理论与模型
    2.2.1  神经网络的数学基础
    2.2.2  深度学习的关键技术
    2.2.3  超参数调优与模型评估
    2.2.4  模型的泛化与正则化
  2.3  深度学习在自然语言处理中的应用
    2.3.1  文本分类
    2.3.2  机器翻译
    2.3.3  语音识别
    2.3.4  问答系统
    2.3.5  文本生成
    2.3.6  情感分析
    2.3.7  命名实体识别
3  短文本分类简介
  3.1  短文本分类的挑战
    3.1.1  信息稀疏性
    3.1.2  高维度与样本不足
    3.1.3  语义歧义和非结构化表达
    3.1.4  应对策略
  3.2  短文本处理方法
    3.2.1  文本预处理
    3.2.2  特征提取
    3.2.3  上下文理解
    3.2.4  语义分析
  3.3  短文本分类的应用场景
    3.3.1  社交媒体分析
    3.3.2  客户服务
    3.3.3  新闻摘要和分类
    3.3.4  内容推荐
    3.3.5  市场研究
    3.3.6  垃圾邮件和欺诈检测
    3.3.7  健康监测
4  词嵌入与表示学习
  4.1  词嵌入技术概述
    4.1.1  词嵌入的起源和发展
    4.1.2  词嵌入与传统词表示的比较

    4.1.3  词嵌入技术的主要特点和优势
  4.2  词向量表示方法
    4.2.1  文本的分布式表示
    4.2.2  其他词嵌入模型
  4.3  表示学习在短文本分类中的应用
    4.3.1  词嵌入在短文本分类中的应用案例
    4.3.2  高级表示学习技术
    4.3.3  评估方法和性能指标
5  深度学习模型
  5.1  卷积神经网络
    5.1.1  输入层
    5.1.2  卷积层
    5.1.3  池化层
    5.1.4  全连接层
    5.1.5  输出层
  5.2  循环神经网络
  5.3  长短期记忆网络
    5.3.1  关键信息的识别
    5.3.2  内容概括与理解后续信息
  5.4  图卷积神经网络
    5.4.1  GCN与CNN比较
    5.4.2  GCN具体工作原理
  5.5  Transformer与BERT模型
    5.5.1  Transformer模型
    5.5.2  BERT模型
6  应用案例与未来展望
  6.1  基于增量聚类的电子政务短文本信息挖掘算法
    6.1.1  BTM主题模型
    6.1.2  融合权重及主题特征的混合向量模型
    6.1.3  改进增量聚类算法Single-Pass
    6.1.4  算法应用效果
    6.1.5  结论
  6.2  融合TextCNN-BiGRU的多因子权重文本情感分类算法研究
    6.2.1  多权重短文本向量表示
    6.2.2  融合TextCNN-BiGRU的情感分类模型
    6.2.3  算法应用效果
    6.2.4  结论
  6.3  基于MSF-GCN的短文本分类模型
    6.3.1  短文本特征表示技术
    6.3.2  多元异构图构建
    6.3.3  模型应用效果
    6.3.4  结论
  6.4  未来发展趋势与挑战
结语
参考文献

内容大纲

作者介绍

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