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。
暂无简介
用户未登录无权限查看参考文献
作者:石慧敏
贸易大数据及应用
作者:欧阳康
大数据与社会认识论
作者:孟庆武
海洋经济大数据研究
作者:史丹
基于大数据的经济分析
作者:张喆
大数据流下调查数据的统计分析
作者:赵光辉
大数据交通应用与发展研究
作者:钱亚芳
大数据时代个人健康数据法律规制
作者:董春雨 薛永红
大数据哲学:从机器崛起到认识方法...
余额不足,请先充值或选择其他支付方式
账户:admin,可用余额 元
没有账号,快速注册
请使用手机登录默认注册账号
已有账号,返回登录
返回登录