Data Mining for Bioinformatics pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:CRC Press

作者:Sumeet Dua

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:2012-10-29

价格:GBP 74.99

装帧:Hardcover

isbn号码:9780849328015

丛书系列:

图书标签:

生物信息
数据挖掘
数据挖掘
生物信息学
机器学习
模式识别
基因组学
蛋白质组学
生物统计学
算法
医学信息学
计算生物学

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具体描述

Covering theory, algorithms, and methodologies, as well as data mining technologies, Data Mining for Bioinformatics provides a comprehensive discussion of data-intensive computations used in data mining with applications in bioinformatics. It supplies a broad, yet in-depth, overview of the application domains of data mining for bioinformatics to help readers from both biology and computer science backgrounds gain an enhanced understanding of this cross-disciplinary field. The book offers authoritative coverage of data mining techniques, technologies, and frameworks used for storing, analyzing, and extracting knowledge from large databases in the bioinformatics domains, including genomics and proteomics. It begins by describing the evolution of bioinformatics and highlighting the challenges that can be addressed using data mining techniques. Introducing the various data mining techniques that can be employed in biological databases, the text is organized into four sections: Supplies a complete overview of the evolution of the field and its intersection with computational learning Describes the role of data mining in analyzing large biological databases-explaining the breath of the various feature selection and feature extraction techniques that data mining has to offer Focuses on concepts of unsupervised learning using clustering techniques and its application to large biological data Covers supervised learning using classification techniques most commonly used in bioinformatics-addressing the need for validation and benchmarking of inferences derived using either clustering or classification The book describes the various biological databases prominently referred to in bioinformatics and includes a detailed list of the applications of advanced clustering algorithms used in bioinformatics. Highlighting the challenges encountered during the application of classification on biological databases, it considers systems of both single and ensemble classifiers and shares effort-saving tips for model selection and performance estimation strategies.

文本分析与自然语言处理进阶指南作者：[此处留空，代表本书作者的真实署名] 出版社：[此处留空，代表本书的权威出版社名称] --- 导言：信息洪流中的洞察力构建在当今时代，数据以前所未有的速度和规模生成，其中，非结构化文本数据构成了信息世界的绝大部分。从社交媒体评论、科研论文、法律文件到企业内部报告，海量的文本蕴含着巨大的知识宝藏，但要将其转化为可操作的洞察，需要一套精密的工具和深刻的方法论。本书《文本分析与自然语言处理进阶指南》正是在这一背景下应运而生，它并非对基础文本挖掘概念的简单重复，而是致力于为那些已经掌握基础统计学和编程技能的读者，提供一套从理论深度到实践广度的全面进阶路线图。本书的核心目标是超越传统的词频统计和简单的文本分类，深入探讨如何理解语言的上下文、语义结构、情感倾向以及潜在的叙事模式。我们假设读者对基本的文本预处理（如分词、停用词移除）已有基本了解，因此我们将直接跳入构建复杂分析模型的阶段。第一部分：语言模型的深度重构本部分将带领读者进入现代自然语言处理（NLP）的核心——深度学习驱动的语言模型。我们不再满足于依赖于特征工程的传统模型，而是聚焦于如何训练和应用能够捕捉长期依赖关系和复杂句法结构的神经网络架构。第一章：从循环到注意力：Transformer 架构的革命自注意力机制的数学基础：详细解析Scaled Dot-Product Attention的运作原理，理解Q（Query）、K（Key）、V（Value）矩阵如何协同工作，实现对输入序列中每个元素与其他所有元素相关性的动态衡量。多头注意力与位置编码：探讨多头机制如何允许模型同时关注不同表示子空间的信息，并深入分析绝对位置编码和旋转位置编码（RoPE）在捕捉序列顺序信息中的作用与局限。 Encoder-Decoder 与纯 Decoder 结构：对比原始Transformer、BERT（仅Encoder）和GPT（仅Decoder）的结构差异，分析它们分别适用于哪些下游任务（如序列到序列翻译、掩码语言建模或文本生成）。第二章：预训练范式与迁移学习的艺术掩码语言模型（MLM）与下一句预测（NSP）：深入剖析BERT的双任务预训练目标，讨论NSP在特定任务中的争议性及其替代方案（如Sentence Order Prediction）。语境化词嵌入的生成：探讨ELMo如何通过双向LSTM生成语境相关的向量，并将其与Transformer产生的上下文嵌入进行对比分析。高效微调策略：介绍参数高效微调（PEFT）方法，如LoRA（Low-Rank Adaptation）和Prompt Tuning，如何在不重新训练全部参数的情况下，快速适应特定领域数据，显著降低计算成本。第二部分：超越词汇：语义理解与知识抽取本部分专注于如何从文本中挖掘深层次的、结构化的知识，这些知识不仅仅是词语的共现，而是关于实体、关系和事件的精确表达。第三章：命名实体识别（NER）的深度优化序列标注的进阶模型：讨论在Transformer之上集成条件随机场（CRF）层的作用，理解CRF如何确保预测标签序列的全局一致性（例如，避免出现“I-PER”后面直接跟“B-ORG”的错误）。小样本与零样本NER：探讨使用元学习（Meta-Learning）和基于Prompt的命名实体识别，使得模型能够在只有极少量标记数据的情况下，识别出新的、未见过的实体类型。跨领域实体链接与消歧：介绍如何将NER结果与外部知识库（如Wikidata）进行连接，解决多义词实体指代的问题。第四章：关系抽取与事件框架的构建面向图结构的知识抽取：不仅识别实体，更重要的是识别实体间的关系（如“任职于”、“隶属于”）。介绍基于图神经网络（GNN）的关系抽取方法。联合抽取（Joint Extraction）：阐述同时进行实体识别和关系抽取的必要性，以及如何设计统一的解码器来提高两者之间的相互校验和性能。事件抽取与论元识别：深入解析如何识别文本中描述的复杂事件（如“收购”、“发布会”），并准确地抽取事件触发词（Trigger）和参与事件的论元（Arguments）。第三部分：语言的维度：情感、观点与可解释性文本分析的价值往往体现在其对人类主观态度的捕捉上。本部分将深入探讨如何量化和理解文本中的情感、偏见与推理链条。第五章：细粒度情感分析与方面级观点挖掘（ABSA）情感强度的回归建模：区别于简单的积极/消极分类，本书介绍如何使用回归模型预测情感在连续尺度上的强度分数。方面级情感分析（ABSA）的挑战：专注于特定产品特征（如“电池续航”、“用户界面”）的情感极性分析。讲解如何利用注意力机制聚焦于目标方面词汇。多模态情感融合：探讨如何将文本情感与语音语调、面部表情数据进行融合，构建更鲁棒的情感识别系统，尤其在客户服务记录分析中的应用。第六章：文本的可解释性（XAI）与对抗性攻击模型决策的可视化：介绍LIME和SHAP等方法在文本分类任务中的应用，如何生成归因热力图，显示哪些词汇对最终的分类决策贡献最大。因果推理在文本中的应用：探讨如何设计实验来验证文本特征是否真正“因果性”地影响了输出，而非仅仅是相关性。对抗性样本的构建与防御：分析通过微小、不易察觉的词语替换或插入，如何欺骗高精度的文本分类器。重点介绍基于梯度或梯度无关的对抗样本生成技术，并提供防御策略，如鲁棒性训练。第四部分：高效部署与专业应用场景最后一部分将目光投向工程实践，讨论如何将复杂的语言模型部署到实际生产环境中，并探讨文本分析在特定垂直领域的应用难题。第七章：模型压缩与推理加速知识蒸馏（Knowledge Distillation）：详述如何使用一个大型的“教师”模型来指导一个小型的“学生”模型训练，从而在保持较高性能的同时，大幅减少模型体积和推理延迟。量化技术在NLP中的实践：探讨从FP32到INT8乃至二值化（Binary）量化对模型性能和速度的影响，以及在特定硬件（如移动端或边缘设备）上的部署优化。 ONNX与TensorRT优化流程：提供一套从PyTorch/TensorFlow模型导出到高性能推理引擎的实用工作流程。第八章：垂直领域的高级应用与伦理考量法律与合同的语义分析：探讨如何构建合同条款的知识图谱，自动化识别风险条款和关键义务。科学文献的摘要生成与信息聚合：介绍抽取式与生成式摘要方法的优缺点，以及如何处理长文档的上下文限制。偏见、公平性与隐私保护：深入讨论预训练模型中潜在的社会偏见（如性别、种族偏见）的量化评估方法，以及在模型部署中如何运用差分隐私（Differential Privacy）技术来保护用户数据的匿名性。结语：面向未来的语言智能本书旨在提供一个坚实的、前沿的知识框架，使读者能够驾驭当前最先进的NLP技术，并为应对未来语言智能的挑战做好准备。掌握这些技术，意味着能够从海量、无序的文本数据中，结构化地提取深层知识，并将其转化为驱动业务决策和科学发现的强大动力。 --- 本书适合高级数据科学家、NLP工程师，以及对深度学习在非结构化数据处理中应用有深入研究需求的学术研究人员。要求读者具备Python编程能力，并对深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）有实践经验。