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内容简介
前言
第1章 概论
1.1 研究的背景和意义
1.2 文本挖掘相关技术概述及研究现状
1.3 文本挖掘领域亟待解决的问题
1.4 本书的研究内容与结构安排
参考文献
第2章 基于统计语言模型的短文本计算
2.1 引言
2.2 文本信息处理基础知识
2.3 基于N-gram的特征提取和RPCL的短文本聚类算法
2.4 小结
参考文献
第3章 面向广告推荐和情感分析的Web文本信息抽取
3.1 引言
3.2 信息抽取常用算法和模型
3.3 基于隐马尔可夫模型的半监督中文复合词抽取算法
3.4 基于最大熵和LMR模板的中文情感词抽取算法
3.5 小结
参考文献
第4章 基于监督和半监督的文本情感分类
4.1 引言
4.2 常用的监督和半监督文本分类算法
4.3 文本情感分类的研究现状
4.4 基于带先验的最大熵歌词情感分类
4.5 基于图的半监督学习文本情感分类算法
4.6 小结
参考文献
第5章 文本观点检索研究
5.1 引言
5.2 相关研究
5.3 文本观点检索系统设计与评测
5.4 小结
参考文献
第6章 总结与展望
6.1 本书的总结
6.2 未来的工作展望
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