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题名/责任者:

深度学习与短文本信息挖掘/贾维嘉 ... [等] 著

出版发行项:

北京:科学出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-03-072556-1/CNY98.00

载体形态项:

xi, 196页, [3] 页图版:图 (部分彩图);24cm

个人责任者:

贾维嘉 著

个人责任者:

张新松 著

个人责任者:

杨文冕 著

学科主题:

自然语言处理

中图法分类号:

TP391

题名责任附注:

题名页题: 贾维嘉, 张新松, 杨文冕, 李鹏帅著

责任者附注:

贾维嘉, IEEE Fellow, 现为北京师范大学珠海校区人工智能与未来网络研究院院长、北京师范大学香港浸会大学联合国际学院讲座教授。张新松, 于上海交通大学获得博士学位, 北京字节跳动科技有限公司AI Lab自然语言处理研究员。杨文冕, 于上海交通大学获得博士学位, 新加坡国立大学博士后研究员。

书目附注:

有书目 (第177-196页)

提要文摘附注:

本书对自然语言处理中的两种代表性的短文本信息挖掘进行研究: 关系抽取和弹幕评论挖掘。针对关系抽取任务, 从精度、效率、鲁棒性及前沿探索四个方面进行分析并提出对应的解决方法。针对弹幕评论挖掘任务, 充分地利用弹幕的实时性、交互性、高噪声等性质, 提出适用于弹幕评论的语义分析模型。针对目标任务的信息缺陷, 本书从多角度研究和设计对应的深度学习算法以提高信息挖掘的精度。

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