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社交媒體自然語言處理(第2版) 版權信息
- ISBN：9787515915418
- 條形碼：9787515915418 ; 978-7-5159-1541-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
社交媒體自然語言處理(第2版) 本書特色
近年來，在線社交網絡已經對人際交往溝通產生革命性影響。社交媒體語言分析研究主要集中在后者（社交媒體）對人類日常生活的影響，涉及個人和職業兩個層面。自然語言處理（NLP）是社交媒體數據處理的有效途徑之一。開發有效的方法、算法從多格式或多形式的多源多語種海量數據中抽取相關信息是一個科學挑戰。本書討論了與傳統類型文本相比，社會媒體文本分析面臨的挑戰。 為適應數據類型，信息抽取、自動分類聚類、自動文摘索引、統計機器翻譯方面的研究方法需要進行調整修正。本書針對可大量獲取的非傳統社交媒體數據（大數據），回顧當前自然語言處理工具、方法的相關研究成果。同時展示了創新的自然語言處理方法如何將適當的語言信息整合到各個領域，比如社會媒體監測、醫療保健、商業情報、工業、營銷、安全和防務。
社交媒體自然語言處理(第2版) 內容簡介
為適應新數據類型，信息抽取、自動分類聚類、自動文摘索引、統計機器翻譯方面的研究方法需要進行調整修正。本書針對可大量獲取的非傳統社交媒體數據（大數據），回顧當前自然語言處理工具、方法的相關研究成果。同時展示了創新的自然語言處理方法如何將適當的語言信息整合到各個領域，比如社會媒體監測、醫療保健、商業情報、工業、營銷、安全和防務。本書的目標讀者是對開發自動化社交媒體文本分析工具和應用感興趣的研究者，希望本書能幫助讀者更好地理解計算語言學和社交媒體分析，特別是文本挖掘技術和專為社交媒體文本設計的自然語言處理應用。
社交媒體自然語言處理(第2版) 目錄
**章 社交媒體分析概述／ 1
1.1 導論／ 2
1.2 社交媒體應用／ 9
1.2.1 社交媒體數據中的跨語言文本分析／ 10
1.2.2 實際應用／ 11
1.3 社交媒體數據中的挑戰／ 13
1.4 社交媒體語義分析／ 17
1.5 總結／ 19
第二章 社交媒體文本語言預處理／ 21
2.1 導論／ 22
2.2 自然語言處理工具的通用適配技術／ 24
2.2.1 文本標準化／ 26
2.2.2 社交媒體文本的NLP 工具再培訓／ 28
2.3 分詞器／ 29
2.4 詞性標注器／ 31
2.5 語塊分析器和語法分析器／ 37
2.6 命名實體識別器／ 41
2.7 現有自然語言處理英文工具包及其適應性／ 44
2.8 社交媒體文本的多語言和適應性／ 46
2.8.1 語言識別／ 47
2.8.2 方言識別／ 50
2.9 總結／ 58
第三章 社交媒體文本的語義分析／ 59
3.1 導論／ 60
3.2 地理位置檢測／ 60
3.2.1 將社交媒體信息映射到地圖中／ 61
3.2.2 現有地理位置信息／ 62
3.2.3 基于網絡基礎設施的地理位置／ 62
3.2.4 基于社交網絡結構的地理位置／ 63
3.2.5 基于內容的位置檢測／ 64
3.2.6 地理位置檢測的評估指標／ 70
3.3 實體關聯和消歧／ 74
3.3.1 實體和鏈接數據識別／ 75
3.3.2 實體關聯的評估指標／ 79
3.4 觀點挖掘和情緒分析／ 80
3.4.1 情感分析／ 80
3.4.2 情緒分析／ 85
3.4.3 諷刺檢測／ 89
3.4.4 觀點和情緒分類的評估指標／ 90
3.5 事件和話題檢測／ 93
3.5.1 特定和非特定事件檢測／ 93
3.5.2 新事件和舊事件／ 103
3.5.3 緊急事態感知／ 104
3.5.4 事件檢測的評估指標／ 105
3.6 自動摘要／ 106
3.6.1 更新摘要／ 108
3.6.2 網絡活動摘要／ 109
3.6.3 事件摘要／ 110
3.6.4 觀點摘要／ 111
3.6.5 摘要的評估指標／ 113
3.7 機器翻譯／ 114
3.7.1 應用于醫學術語的標準化的基于短語的機器翻譯／ 116
3.7.2 政府機構推特簡訊的翻譯／ 116
3.7.3 主題標簽的出現、布局和翻譯／ 119
3.7.4 阿拉伯社交媒體的機器翻譯／ 123
3.7.5 機器翻譯的評估指標／ 126
3.8 總結／ 127
第四章 社交媒體文本分析應用／ 129
4.1 導論／ 130
4.2 醫療保健應用／ 131
4.3 金融應用／ 141
4.4 預測投票意向／ 145
4.5 媒體監測／ 148
4.6 安全和國防應用／ 151
4.7 災難和應急響應應用／ 156
4.8 基于NLP 的用戶建模／ 158
4.9 娛樂應用／ 167
4.10 基于NLP 的社交媒體信息可視化／ 169
4.11 政府通信／ 170
4.12 總結／ 170
第五章 數據采集、標注和評估／ 173
5.1 導論／ 174
5.2 數據采集和標注的討論／ 175
5.3 垃圾信息和噪聲檢測／ 176
5.4 社交媒體中的隱私和民主／ 179
5.5 評估基準／ 181
5.6 總結／ 184
第六章 總結與展望／ 185
6.1 結論／ 186
6.2 展望／ 187
附錄A TRANSLI：社交媒體分析和監控案例研究／ 191
A.1 TRANSLI 的架構／ 192
A.2 用戶界面／ 194
術語／ 197
參考資料／ 201
索引／ 245
展開全部
社交媒體自然語言處理(第2版) 作者簡介
[加]阿塔夫.法辛達博士，南加利福尼亞大學數據科學研究院（DSI）的研究助理，也是南加利福尼亞大學（USC）維特比工程學院計算機科學系的教師。她獲得了蒙特利爾大學計算機科學專業博士學位，2005年獲得巴黎索邦大學自動法律文件摘要博士學位，是自然語言處理科技公司的創始人兼CEO，專門從事自然語言處理、法律決策摘要、機器翻譯和社交媒體分析。 [加]戴安娜.英克彭博士，加拿大渥太華大學電氣工程和計算機科學學院的教授，1994年在羅馬尼亞的克盧日-納波卡科技大學的計算機科學系獲得工程學士學位，次年獲得碩士學位，她于2003年在多倫多大學計算機科學系獲得博士學位。她的研究興趣和專長是自然語言處理和人工智能，特別是將詞匯語義學應用于近義詞和細微差別詞、單詞和文本相似性、基于情緒和情感的文本分類、自然語音的信息檢索、信息提取，以及從社交媒體中檢測精神健康問題的跡象。
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