Învățarea automată pentru text

Recenzii ale cititorilor

Cartea este apreciată pentru acoperirea completă a învățării automate și a învățării profunde, în special aplicate textului. Ea servește ca o resursă excelentă atât pentru profesioniștii din mediul academic, cât și pentru cei din industrie, oferind explicații clare și perspective intuitive. Cu toate acestea, unii recenzenți observă că anumite subiecte pot să nu primească o acoperire uniformă și există critici cu privire la neclaritatea anumitor secțiuni.

Acoperire extinsă a metodelor de învățare automată și învățare profundă, stil de scriere clar și intuitiv, excelent atât pentru mediul academic, cât și pentru industrie, numeroase perspective care conectează diverse concepte, conținut bine organizat, echilibru bun între teorie și aplicare practică.

Unele domenii nu sunt acoperite uniform, în special cu un accent pe clasificarea textului peste alte subiecte; unele descrieri considerate relativ superficiale și vagi, nu sunt potrivite ca ghid practic de programare.

(pe baza a 10 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Machine Learning for Text

Conținutul cărții:

Analiza textului este un domeniu care se află la interfața dintre regăsirea informațiilor, învățarea automată și procesarea limbajului natural, iar acest manual acoperă cu atenție un cadru organizat coerent extras din aceste subiecte intersectate. Capitolele acestui manual sunt organizate în trei categorii:

- Algoritmi de bază: Capitolele de la 1 la 7 discută algoritmii clasici pentru învățarea automată din text, cum ar fi preprocesarea, calculul similarității, modelarea subiectelor, factorizarea matricei, clusterizarea, clasificarea, regresia și analiza de ansamblu.

- Mineritul sensibil la domeniu: Capitolele 8 și 9 discută metodele de învățare din text atunci când sunt combinate cu diferite domenii, cum ar fi multimedia și Web. Problema recuperării informațiilor și a căutării pe Web este, de asemenea, discutată în contextul relației sale cu clasificarea și metodele de învățare automată.

- Exploatarea minieră centrată pe secvențe:Capitolele de la 10 la 14 discută diferite aplicații centrate pe secvențe și pe limbajul natural, cum ar fi ingineria caracteristicilor, modelele neuronale de limbaj, învățarea profundă, rezumarea textului, extragerea informațiilor, extragerea opiniilor, segmentarea textului și detectarea evenimentelor.

Acest manual acoperă în detaliu subiecte de învățare automată pentru text. Deoarece acoperirea este extinsă, mai multe cursuri pot fi oferite din aceeași carte, în funcție de nivelul cursului. Chiar dacă prezentarea este centrată pe text, capitolele 3-7 acoperă algoritmi de învățare automată care sunt adesea utilizați în alte domenii decât datele text. Prin urmare, cartea poate fi utilizată pentru a oferi cursuri nu numai în domeniul analizei textului, ci și din perspectiva mai largă a învățării automate (cu textul ca fundal).

Acest manual se adresează studenților absolvenți în informatică, precum și cercetătorilor, profesorilor și practicienilor industriali care lucrează în aceste domenii conexe. Acest manual este însoțit de un manual de soluții pentru predarea la clasă.