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面向短文本的主题模型技术

面向短文本的主题模型技术

  • 字数: 224000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 冶金工业出版社
  • 作者: 吴迪
  • 出版日期: 2022-02-01
  • 商品条码: 9787502490256
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 184
  • 出版年份: 2022
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精选
内容简介
本书系统地介绍了主题模型紧密相关的基本理论、实用技术及其在微博、弹幕等社交媒体短文本中的应用。全书首先从主题模型产生的背景、定义、分类和应用入手,概述了主题模型相关技术理论和未来发展趋势,然后分别对面向微博评论的LDA主题模型、面向微博热点话题分析与演化的BTM主题模型、面向弹幕短文本分析与演化的oBTM主题模型进行深入的剖析和验证。本书学术思想新颖、内容系统、理论性和实用性强,可供从事人工智能、计算机科学技术、软件工程及相关专业的科研人员和高等院校相关专业的师生学习和参考。
目录
1主题模型概述
1.1主题模型产生背景
1.2主题模型定义
1.3概率主题模型
1.3.1狄利克雷概率主题模型
1.3.2动态主题模型
1.3.3监督主题模型
1.3.4情感主题模型
1.4其他主题模型
1.4.1神经网络主题模型
1.4.2联合训练主题模型
1.4.3非LDA主题模型
1.5主题模型应用
1.5.1社交媒体数据挖掘
1.5.2文本分类和聚类
1.5.3网络舆情分析
1.5.4图像处理
1.5.5社区发现
1.6主题模型未来研究方向
1.6.1模型性能扩展
……

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