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情感分析:挖掘觀點、情感和情緒(原書第2版)

情感分析:挖掘觀點、情感和情緒(原書第2版)

定 價:¥129.00

作 者: 劉兵(Bing Liu)
出版社: 機械工業(yè)出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787111709374 出版時間: 2022-07-01 包裝:
開本: 16開 頁數(shù): 340 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  這本書可以作為情感分析領(lǐng)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(shù)和實用算法,以幫助讀者了解通常用于表達觀點和情感的問題和語言結(jié)構(gòu)的基本結(jié)構(gòu)。它涵蓋了情感分析的所有核心領(lǐng)域,包括許多新興的主題,如辯論分析、意圖挖掘、假民意檢測,并提出了可用來分析和總結(jié)觀點的計算方法。

作者簡介

  劉兵(Bing Liu)美國伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校(UIC)計算機科學(xué)系教授,獲愛丁堡大學(xué)獲得人工智能博士學(xué)位。他是ACM Fellow、AAAI Fellow、IEEE Fellow,曾擔(dān)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(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、情感分析領(lǐng)域最有影響力的學(xué)者之一。主要研究領(lǐng)域包括情感分析和觀點挖掘、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、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(jīng)擔(dān)任ICDM 2010、KDD 2008等6個重要國際會議的程序委員會主席,17個會議的副主席,擔(dān)任國際會議程序委員會成員超過100次。做特邀報告50余次。先后在國際著名學(xué)術(shù)期刊與重要國際學(xué)術(shù)會議(如KDD、WWW、AAAI、SIGIR、ICML、TKDE等)上發(fā)表論文100多篇。

圖書目錄

前言 \n
致謝 \n
第1章 引言1 \n
1.1 情感分析應(yīng)用4 \n
1.2 情感分析研究7 \n
1.2.1 針對不同文本顆粒度的情感分析研究7 \n
1.2.2 情感詞典以及研究問題9 \n
1.2.3 辯論與評論分析10 \n
1.2.4 意圖挖掘10 \n
1.2.5 垃圾觀點檢測與評論質(zhì)量10 \n
1.3 情感分析是一個迷你自然語言處理任務(wù)11 \n
1.4 本書撰寫方式12 \n
第2章 情感分析概述14 \n
2.1 觀點定義15 \n
2.1.1 觀點的定義15 \n
2.1.2 情感對象16 \n
2.1.3 觀點中的情感17 \n
2.1.4 簡化的觀點定義19 \n
2.1.5 觀點的原因和限定條件20 \n
2.1.6 情感分析的目標和任務(wù)21 \n
2.2 觀點摘要定義25 \n
2.3 感受、情緒、心情26 \n
2.3.1 心理學(xué)中的感受、情緒、心情27 \n
2.3.2 情緒28 \n
2.3.3 心情30 \n
2.3.4 感覺32 \n
2.3.5 情感分析中的感受、情緒和心情33 \n
2.4 觀點的不同類型35 \n
2.4.1 常規(guī)型觀點和比較型觀點35 \n
2.4.2 主觀和隱含在事實中的觀點36 \n
2.4.3 第一人稱和非第一人稱觀點39 \n
2.4.4 元觀點39 \n
2.5 作者和讀者視角40 \n
2.6 小結(jié)40 \n
第3章 文檔級情感分類42 \n
3.1 基于監(jiān)督的情感分類43 \n
3.1.1 基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法的情感分類方法44 \n
3.1.2 使用自定義的打分函數(shù)進行情感分類50 \n
3.1.3 基于深度學(xué)習(xí)的情感分類51 \n
3.1.4 基于終身學(xué)習(xí)的情感分類53 \n
3.2 無監(jiān)督情感分類56 \n
3.2.1 基于句法模板和網(wǎng)頁檢索的情感分類56 \n
3.2.2 基于情感詞典的情感分類58 \n
3.3 情感評分預(yù)測60 \n
3.4 跨領(lǐng)域情感分類61 \n
3.5 跨語言情感分類63 \n
3.6 文檔的情緒分類64 \n
3.7 小結(jié)65 \n
第4章 句子級主客觀和情感分類67 \n
4.1 主觀性68 \n
4.2 句子級主客觀分類69 \n
4.3 句子級情感分類72 \n
4.3.1 句子級情感分類的前提假設(shè)72 \n
4.3.2 傳統(tǒng)分類方法73 \n
4.3.3 基于深度學(xué)習(xí)的分類方法74 \n
4.4 處理條件句76 \n
4.5 處理諷刺句78 \n
4.6 跨語言主客觀和情感分類80 \n
4.7 在情感分類中使用語篇信息81 \n
4.8 句子級情緒分類82 \n
4.9 多模態(tài)情感和情緒分類83 \n
4.10 小結(jié)84 \n
第5章 屬性級情感分類86 \n
5.1 屬性級情感分類概述87 \n
5.1.1 基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法87 \n
5.1.2 基于詞典的方法90 \n
5.1.3 兩種方法的優(yōu)缺點93 \n
5.2 情感組合規(guī)則94 \n
5.2.1 情感組合規(guī)則概述95 \n
5.2.2 情感減弱和情感增強表達101 \n
5.2.3 SMALL_OR_LESS和LARGE_OR_MORE表達103 \n
5.2.4 情緒和情感強度105 \n
5.2.5 情感詞的含義106 \n
5.2.6 其他方法概述108 \n
5.3 否定和情感109 \n
5.3.1 否定詞109 \n
5.3.2 never112 \n
5.3.3 其他常用的情感轉(zhuǎn)換詞113 \n
5.3.4 否定詞移動現(xiàn)象114 \n
5.3.5 否定范圍114 \n
5.4 情態(tài)和情感115 \n
5.5 并列連詞but118 \n
5.6 非觀點內(nèi)容的情感詞120 \n
5.7 規(guī)則表示122 \n
5.8 詞義消歧和指代消解124 \n
5.9 小結(jié)125 \n
第6章 屬性和實體抽取127 \n
6.1 基于頻率的屬性抽取128 \n
6.2 利用句法關(guān)系129 \n
6.2.1 利用觀點和觀點評價對象間的評價關(guān)系130 \n
6.2.2 利用部分整體和屬性關(guān)系135 \n
6.3 基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的屬性抽取138 \n
6.3.1 隱馬爾可夫模型138 \n
6.3.2 條件隨機場139 \n
6.3.3 基于深度學(xué)習(xí)的方法141 \n
6.4 隱含屬性的映射142 \n
6.4.1 基于語料庫的方法142 \n
6.4.2 基于詞典的方法143 \n
6.5 屬性聚類145 \n
6.6 基于主題模型的屬性抽取147 \n
6.6.1 隱狄利克雷分配148 \n
6.6.2 使用無監(jiān)督主題模型進行觀點屬性抽取151 \n
6.6.3 在主題模型中加入領(lǐng)域先驗知識155 \n
6.6.4 基于終身學(xué)習(xí)的主題模型:像人類一樣學(xué)習(xí)157 \n
6.6.5 使用短語作為主題詞160 \n
6.7 實體抽取與消歧164 \n
6.7.1 實體抽取與消歧的問題定義164 \n
6.7.2 實體抽取167 \n
6.7.3 實體鏈接168 \n
6.7.4 實體搜索和鏈接169 \n
6.8 觀點持有者和觀點時間抽取170 \n
6.9 小結(jié)171 \n
第7章 情感詞典構(gòu)建172 \n
7.1 基于詞典的方法173 \n
7.2 基于語料庫的方法176 \n
7.2.1 從語料庫中識別情感詞176 \n
7.2.2 處理上下文相關(guān)的情感詞177 \n
7.2.3 詞典自適應(yīng)179 \n
7.2.4 其他相關(guān)工作179 \n
7.3 情感詞向量180 \n
7.4 隱含了情感信息(期望或者不期望)的事實型描述181 \n
7.5 小結(jié)182 \n
第8章 比較型觀點分析184 \n
8.1 問題定義184 \n
8.2 比較句識別187 \n
8.3 優(yōu)選實體集識別188 \n
8.4 特殊類型的比較句189 \n
8.4.1 非標準型比較189 \n
8.4.2 交叉類型的比較191 \n
8.4.3 單實體比較192 \n
8.4.4 帶有compare和comparison的句子193 \n
8.5 實體與屬性抽取194 \n
8.6 小結(jié)195 \n
第9章 觀點摘要和搜索196 \n
9.1 基于屬性的觀點摘要196 \n
9.2 基于屬性的觀點摘要進階199 \n
9.3 可對照的觀點摘要201 \n
9.4 傳統(tǒng)摘要202 \n
9.5 比較型觀點摘要202 \n
9.6 觀點搜索202 \n
9.7 現(xiàn)有觀點搜索技術(shù)203 \n
9.

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