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情感分析(人工智慧如何洞察心理)/人工智慧超入門叢書

  • 作者：龔超//張鵬宇//喻濤|責編:雷桐輝//周紅//曾越
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122423092
  • 出版日期：2023/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：189
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    「人工智慧超入門叢書」致力於面向人工智慧各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數據思維、機器學習、視覺感知、情感分析、搜索演算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智慧相關知識，並輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。
    《情感分析：人工智慧如何洞察心理》是「人工智慧超入門叢書」中的分冊，本分冊以通俗易懂的文字風格，介紹了不同的人工智慧技術解決情感分析問題的方法，如情感詞典、機器學習、深度學習等。內容豐富而簡明，包括分詞、網路爬蟲、詞袋模型、樸素貝葉斯、邏輯回歸、NPLM模型、Word2Vec模型、LSTM模型等。同時，本書配有關鍵代碼，並在附錄中給出了PyTorch的入門介紹以及概率基礎知識回顧，讓讀者在學習過程中打好基礎，快速上手，提升解決問題的能力。
    本書可以作為大學生以及想要走向自然語言處理（NLP）領域相關工作崗位的技術人員的入門讀物，同時，對人工智慧感興趣的人群也可以閱讀。
作者介紹
龔超//張鵬宇//喻濤|責編:雷桐輝//周紅//曾越
目錄
第1章  語摯情長路漫漫
  1.1  文中自有真情在
    1.1.1  問世間情為何物
    1.1.2  觸景文下留真情
  1.2  NLP來相助
    1.2.1  什麼是NLP
    1.2.2  NLP主要應用領域
  1.3  情感即分類
    1.3.1  情感分析的對象與方法
    1.3.2  情感分析的主要應用
第2章  情感詞典查情斷意
  2.1  分詞與詞典
    2.1.1  分詞，情感分析第一步
    2.1.2  詞典，讓AI長知識
  2.2  只有「情感」行不行
    2.2.1  情感詞典的建立
    2.2.2  詞典的擴充
  2.3  基於情感詞典的案例
第3章  玩轉文本大數據
  3.1  數據的獲取
    3.1.1  網路爬蟲
    3.1.2  簡單爬蟲案例
  3.2  數據的清洗與整理
    3.2.1  去除停用詞
    3.2.2  詞性標注
  3.3  詞頻與詞雲
    3.3.1  詞頻統計
    3.3.2  關鍵詞統計
    3.3.3  詞雲
  3.4  詞袋模型
    3.4.1  詞袋模型概念
    3.4.2  簡單詞袋模型案例
    3.4.3  改進辭彙表
    3.4.4  詞袋模型顯示頻率
    3.4.5  詞袋模型的局限性
第4章  機器學習洞察句情
  4.1  機器學習概述
    4.1.1  什麼是機器學習
    4.1.2  機器學習與情感分析
    4.1.3  詞袋模型數據生成
  4.2  樸素貝葉斯與情感分析
    4.2.1  貝葉斯vs頻率
    4.2.2  樸素貝葉斯原理實踐
  4.3  二項邏輯回歸與情感分析
    4.3.1  邏輯回歸原理
    4.3.2  邏輯回歸演算法
第5章  神經網路觸景悉情
  5.1  神經網路工作原理
    5.1.1  神經網路概述
    5.1.2  前向與反向傳播

    5.1.3  其他參數
  5.2  激活函數與損失函數
    5.2.1  非線性的激活函數
    5.2.2  衡量優劣的損失函數
  5.3  神經網路的分類與情感分析
第6章  向量構築語義空間
  6.1  另闢蹊徑分佈表示
    6.1.1  語料庫
    6.1.2  分散式假說
  6.2  從NPLM到Word2Vec
    6.2.1  NPLM模型
    6.2.2  Word2Vec
  6.3  Word2Vec實踐
    6.3.1  「女人-男人=王后-國王」的三國解讀
    6.3.2  辭彙的星空
第7章  深情厚意咬文嚼字
  7.1  循環神經網路
    7.1.1  循環神經網路原理
    7.1.2  循環神經網路實踐
  7.2  LSTM
    7.2.1  LSTM基本原理
    7.2.2  非禮勿記、非禮勿聽、非禮勿言
  7.3  循環神經網路與情感分析
附錄
  附錄一  PyTorch入門
  附錄二  概率基礎
  附錄三  騰訊扣叮Python實驗室：Jupyter Lab使用說明

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