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社交媒体自然语言处理(第2版) 版权信息
- ISBN：9787515915418
- 条形码：9787515915418 ; 978-7-5159-1541-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
社交媒体自然语言处理(第2版) 本书特色
近年来，在线社交网络已经对人际交往沟通产生革命性影响。社交媒体语言分析研究主要集中在后者（社交媒体）对人类日常生活的影响，涉及个人和职业两个层面。自然语言处理（NLP）是社交媒体数据处理的有效途径之一。开发有效的方法、算法从多格式或多形式的多源多语种海量数据中抽取相关信息是一个科学挑战。本书讨论了与传统类型文本相比，社会媒体文本分析面临的挑战。 为适应数据类型，信息抽取、自动分类聚类、自动文摘索引、统计机器翻译方面的研究方法需要进行调整修正。本书针对可大量获取的非传统社交媒体数据（大数据），回顾当前自然语言处理工具、方法的相关研究成果。同时展示了创新的自然语言处理方法如何将适当的语言信息整合到各个领域，比如社会媒体监测、医疗保健、商业情报、工业、营销、安全和防务。
社交媒体自然语言处理(第2版) 内容简介
为适应新数据类型，信息抽取、自动分类聚类、自动文摘索引、统计机器翻译方面的研究方法需要进行调整修正。本书针对可大量获取的非传统社交媒体数据（大数据），回顾当前自然语言处理工具、方法的相关研究成果。同时展示了创新的自然语言处理方法如何将适当的语言信息整合到各个领域，比如社会媒体监测、医疗保健、商业情报、工业、营销、安全和防务。本书的目标读者是对开发自动化社交媒体文本分析工具和应用感兴趣的研究者，希望本书能帮助读者更好地理解计算语言学和社交媒体分析，特别是文本挖掘技术和专为社交媒体文本设计的自然语言处理应用。
社交媒体自然语言处理(第2版) 目录
**章 社交媒体分析概述／ 1
1.1 导论／ 2
1.2 社交媒体应用／ 9
1.2.1 社交媒体数据中的跨语言文本分析／ 10
1.2.2 实际应用／ 11
1.3 社交媒体数据中的挑战／ 13
1.4 社交媒体语义分析／ 17
1.5 总结／ 19
第二章 社交媒体文本语言预处理／ 21
2.1 导论／ 22
2.2 自然语言处理工具的通用适配技术／ 24
2.2.1 文本标准化／ 26
2.2.2 社交媒体文本的NLP 工具再培训／ 28
2.3 分词器／ 29
2.4 词性标注器／ 31
2.5 语块分析器和语法分析器／ 37
2.6 命名实体识别器／ 41
2.7 现有自然语言处理英文工具包及其适应性／ 44
2.8 社交媒体文本的多语言和适应性／ 46
2.8.1 语言识别／ 47
2.8.2 方言识别／ 50
2.9 总结／ 58
第三章 社交媒体文本的语义分析／ 59
3.1 导论／ 60
3.2 地理位置检测／ 60
3.2.1 将社交媒体信息映射到地图中／ 61
3.2.2 现有地理位置信息／ 62
3.2.3 基于网络基础设施的地理位置／ 62
3.2.4 基于社交网络结构的地理位置／ 63
3.2.5 基于内容的位置检测／ 64
3.2.6 地理位置检测的评估指标／ 70
3.3 实体关联和消歧／ 74
3.3.1 实体和链接数据识别／ 75
3.3.2 实体关联的评估指标／ 79
3.4 观点挖掘和情绪分析／ 80
3.4.1 情感分析／ 80
3.4.2 情绪分析／ 85
3.4.3 讽刺检测／ 89
3.4.4 观点和情绪分类的评估指标／ 90
3.5 事件和话题检测／ 93
3.5.1 特定和非特定事件检测／ 93
3.5.2 新事件和旧事件／ 103
3.5.3 紧急事态感知／ 104
3.5.4 事件检测的评估指标／ 105
3.6 自动摘要／ 106
3.6.1 更新摘要／ 108
3.6.2 网络活动摘要／ 109
3.6.3 事件摘要／ 110
3.6.4 观点摘要／ 111
3.6.5 摘要的评估指标／ 113
3.7 机器翻译／ 114
3.7.1 应用于医学术语的标准化的基于短语的机器翻译／ 116
3.7.2 政府机构推特简讯的翻译／ 116
3.7.3 主题标签的出现、布局和翻译／ 119
3.7.4 阿拉伯社交媒体的机器翻译／ 123
3.7.5 机器翻译的评估指标／ 126
3.8 总结／ 127
第四章 社交媒体文本分析应用／ 129
4.1 导论／ 130
4.2 医疗保健应用／ 131
4.3 金融应用／ 141
4.4 预测投票意向／ 145
4.5 媒体监测／ 148
4.6 安全和国防应用／ 151
4.7 灾难和应急响应应用／ 156
4.8 基于NLP 的用户建模／ 158
4.9 娱乐应用／ 167
4.10 基于NLP 的社交媒体信息可视化／ 169
4.11 政府通信／ 170
4.12 总结／ 170
第五章 数据采集、标注和评估／ 173
5.1 导论／ 174
5.2 数据采集和标注的讨论／ 175
5.3 垃圾信息和噪声检测／ 176
5.4 社交媒体中的隐私和民主／ 179
5.5 评估基准／ 181
5.6 总结／ 184
第六章 总结与展望／ 185
6.1 结论／ 186
6.2 展望／ 187
附录A TRANSLI：社交媒体分析和监控案例研究／ 191
A.1 TRANSLI 的架构／ 192
A.2 用户界面／ 194
术语／ 197
参考资料／ 201
索引／ 245
展开全部
社交媒体自然语言处理(第2版) 作者简介
[加]阿塔夫.法辛达博士，南加利福尼亚大学数据科学研究院（DSI）的研究助理，也是南加利福尼亚大学（USC）维特比工程学院计算机科学系的教师。她获得了蒙特利尔大学计算机科学专业博士学位，2005年获得巴黎索邦大学自动法律文件摘要博士学位，是自然语言处理科技公司的创始人兼CEO，专门从事自然语言处理、法律决策摘要、机器翻译和社交媒体分析。 [加]戴安娜.英克彭博士，加拿大渥太华大学电气工程和计算机科学学院的教授，1994年在罗马尼亚的克卢日-纳波卡科技大学的计算机科学系获得工程学士学位，次年获得硕士学位，她于2003年在多伦多大学计算机科学系获得博士学位。她的研究兴趣和专长是自然语言处理和人工智能，特别是将词汇语义学应用于近义词和细微差别词、单词和文本相似性、基于情绪和情感的文本分类、自然语音的信息检索、信息提取，以及从社交媒体中检测精神健康问题的迹象。
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