图书简介
在大数据环境下,观点挖掘面临领域跨度、语言跨度和规模跨度等重大挑战。为了应对上述挑战,有必要解决多领域多语言网络评论的下载、虚假评论的识别、产品名称和属性的识别、观点的极性判断、领域适配、语言适配、规模适配以及可视化展示等问题。本书从上述现实问题出发,探究了观点挖掘的核心算法和理论,阐明了算法的运行过程、相应的实验过程以及实验结果。本书为大数据环境下的观点挖掘提出了一套较为完整的理论机制,对解决领域与语言跨度下的文本表示、共同特征抽取等问题提出了解决思路,对大数据环境下深度学习用于观点挖掘进行了尝试和探索,研究成果有助于缩短国内在观点挖掘方面与国外的研究差距。
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