https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-73531-3

文本分析是一个集信息检索、机器学习和自然语言处理于一体的领域。这本书仔细地涵盖了一个条理清晰的框架。

从这些交叉的主题。本书的章节涵盖了三大类:

  1. 基本算法:第1章到第8章讨论了文本分析的经典算法,如预处理、相似度计算、主题建模、矩阵分解、聚类、分类、回归和集成分析。

  2. 领域敏感学习:第8章和第9章讨论了异类设置下的学习模型,例如文本与多媒体或Web链接的组合。本文还讨论了信息检索和Web搜索问题与排序和机器学习方法的关系。

3.以序列为中心的挖掘:第10章到第14章讨论了各种以序列为中心的和自然语言的应用,如特征工程、神经语言模型、深度学习、文本摘要、信息提取、意见挖掘、文本分割和事件检测。

这本书涵盖了从简单到高级的文本分析和机器学习主题。

由于内容广泛,同一本书可以提供多种课程,

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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