基于深度学习的短文本分类
ISBN:978-7-5024-9883-2
作者:鲁富宇 冷泳林(著)
出版时间:2024年6月
图书定价:69元
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本书对深度学习模型、词嵌入技术等关键概念的详细讨论,使读者能够深入理解深度学习在短文本分类中的原理和方法。同时,书中结合了丰富的实际案例和应用场景,展示了深度学习在短文本分类任务中的具体应用,如电子政务短文本信息挖掘、文本情感分类算法等,为读者提供了实践操作和问题解决的参考依据。
内容简介
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。
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
2.2 深度学习基本理论与模型
2.3 深度学习在自然语言处理中的应用
3 短文本分类简介
3.1 短文本分类的挑战
3.2 短文本处理方法
3.3 短文本分类的应用场景
4 词嵌入与表示学习
4.1 词嵌入技术概述
4.2 词向量表示方法
4.3 表示学习在短文本分类中的应用
5 深度学习模型
5.1 卷积神经网络
5.2 循环神经网络
5.3 长短期记忆网络
5.4 图卷积神经网络
5.5 Transformer与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
6.2 融合TextCNN-BiGRU的多因子权重文本情感分类算法研究
6.3 基于MSF-GCN的短文本分类模型
6.4 未来发展趋势与挑战
结语
参考文献
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