情感分析：挖掘观点、情感和情绪 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:机械工业出版社

作者:[美] 刘兵（Bing Liu）

出品人:

页数:305

译者:刘康

出版时间:2017-9-20

价格:99.00

装帧:平装

isbn号码:9787111574989

丛书系列:智能科学与技术丛书

图书标签:

机器学习
情感分析
NLP
数据挖掘
人工智能
观点挖掘
计算机
数学
情感分析
观点挖掘
情绪识别
文本分类
自然语言处理
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情绪表达
机器学习
语义理解

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具体描述

本书主要从自然语言处理的角度全面地介绍情感分析这个主题最先进的研究技术和实用算法，以帮助读者了解通常用于表达观点和情感的问题和语言结构的基本结构。它涵盖了情感分析的所有核心领域，包括许多新兴的主题，如辩论分析、意图挖掘、假民意检测，并提出了可用来分析和总结观点的计算方法。

机器的低语：解读数字时代的沉默信息（暂定书名：机器的低语：解读数字时代的沉默信息）内容简介在信息爆炸的数字洪流中，我们习惯于捕捉那些明确的文字、直接的陈述，却常常忽略了潜藏在数据深处的、由机器和算法所编织的复杂网络。本书并非聚焦于情感的直接表达，而是深入探讨那些在海量文本、代码逻辑乃至传感器数据流中，以非显性、结构化或统计学模式呈现的“沉默信息”。我们将带领读者穿越传统自然语言处理（NLP）的表层，进入一个更深层次的认知领域，理解机器是如何“感知”和“处理”那些人类难以察觉的上下文、意图偏离和系统内在状态的。本书的核心论点是：任何大规模的数字交互和系统运行，都会留下反映其内部状态和外部环境的隐形印记。这些印记，虽然不直接是“情感”或“观点”的直接输出，却构成了理解系统行为、用户群体动态乃至社会趋势的基石。第一部分：隐形的数据指纹与上下文的重构我们将首先建立一个理论框架，来定义和识别“沉默信息”。这不是指传统意义上的数据缺失，而是指那些需要复杂推理才能被揭示的、隐藏在数据结构之下的关联性。第一章：超越词汇的语义边界传统的文本分析侧重于词语的情感极性。本书则关注词语在特定领域或时间序列中发生的频率漂移和关联性衰减。例如，在金融市场分析中，某个特定术语在新闻中突然高频出现，即使其本身是中性的，其在特定时间窗口内的上下文关联变化，往往预示着市场结构性的调整，而不是简单的“好”或“坏”的观点。我们将探讨如何利用图论和复杂网络分析来描绘这种语义的动态拓扑结构。第二章：代码库的“技术债务”与开发者心境软件工程领域是沉默信息富集的温床。代码提交日志（Commits）、Bug 报告的响应时间、代码审查（Code Review）中的反复修改，这些都是开发者群体状态的直接映射。我们不会去分析开发者在评论中表达了什么情绪，而是分析他们如何组织他们的代码、何时进行提交，以及重复出现的非功能性需求（Non-functional Requirements）的模式。高频的、小批量的提交可能指示着高度的敏捷性，也可能揭示着对系统稳定性的深层焦虑。我们将介绍时间序列分析在预测软件维护复杂性上的应用，这是一种对系统“健康度”的量化评估。第三章：用户行为序列的“仪式性”与“中断点” 在用户体验（UX）分析中，用户点击的路径、停留的时间、滚动的速度，构成了对界面设计的无声反馈。本书关注的是行为序列的周期性和不规则性。一个用户在特定页面上总是重复执行一个看似多余的步骤（仪式性行为），可能揭示了其对流程的根本不信任。而突然出现的、与历史习惯显著偏离的“中断点”（如长时间的鼠标悬停或无效点击），则往往指向了系统设计上的冲突。我们采用马尔可夫链和隐性马尔可夫模型（HMM）来捕捉这些序列的内在逻辑和潜在的失败模式。第二部分：系统运行的本体论与结构性偏差第二部分将视角转向大型信息系统的运行状态，探究数据管道和算法决策过程本身所固有的、不易察觉的偏差和“偏好”。第四章：数据管道的“遗忘”与“放大”效应任何数据采集和传输过程都不是完美的。数据的延迟、丢失、聚合粒度的选择，都在潜移默化地塑造最终的分析结果。我们不再讨论数据是否准确，而是探讨哪些信息被系统结构性地遗漏了，以及这种遗漏如何“放大”了特定事件的权重。例如，在社交网络数据中，仅关注活跃用户的帖子，会导致对沉默群体的系统性低估。本书将利用信息论的视角，量化数据压缩和滤波过程对信息全景的影响。第五章：算法决策的“认知盲区” 现代推荐系统和排序算法的核心在于优化某个明确的指标（如点击率）。然而，这种优化过程会产生“认知盲区”——即算法倾向于忽略那些不直接贡献于目标指标的、但对系统整体健康至关重要的因素。我们将分析排序算法在处理“长尾”内容或低关注度实体时的系统性抑制，这并非算法的恶意，而是其数学结构决定的信息隔离。通过逆向工程（Reverse Engineering）模型的输入敏感度，我们可以洞察其内在的权重分配偏好。第六章：反馈回路中的“系统惯性” 当一个系统（无论是金融市场还是推荐引擎）开始依赖自身的输出作为输入时，会形成反馈回路。本书将详细剖析这些回路如何产生系统惯性，使得系统对外部的微小扰动反应迟钝，或者对内部的微小偏差反应过度。这种惯性，是系统稳定性的体现，也是其僵化和难以适应新环境的根源。我们将使用控制论的模型，来识别和量化这种反馈主导下的系统状态锁定。第三部分：知识的深层提取与未来展望在最后一部分，我们将讨论如何利用对沉默信息的理解，构建更具鲁棒性和洞察力的分析模型。第七章：跨模态数据的“共振”与不一致性当文本、图像、时间序列数据被整合分析时，沉默信息往往表现为模态之间的不一致性。例如，一份报告的文本描述与其中嵌入的图表趋势存在微小的、难以言明的偏差。本书主张，真正的深刻洞察并非来自对单一模态的精确提取，而是来自对不同模态之间“张力”的识别。我们将介绍如何建立多视图学习模型来定位这些共振点和不一致的信号源。第八章：从描述到预测的范式转换最终目标是将对沉默信息的识别，转化为对系统未来状态的有效预测。这要求分析师从传统的“发生了什么”转向“为什么系统被设计成这样运行”的深层思考。本书将总结一套针对沉默信息提炼的流程，旨在帮助研究人员和决策者构建对复杂数字环境更全面的“本体图景”，确保我们的分析不仅仅停留在表层的现象描述，而是深入到驱动这些现象背后的结构性力量。结语：数字时代的低语者本书旨在培养一种新的分析素养：学会倾听数据结构本身的讲述，理解机器在处理世界时留下的、无意识的、却最具代表性的数字指纹。它是一次关于系统、结构和隐形关联的深度探索，为那些寻求超越表象、洞察数字世界深层逻辑的读者提供了一套全新的工具和视角。

作者简介

刘兵教授现为伊利诺伊大学芝加哥分校(UIC)教授，获爱丁堡大学获得人工智能博士学位，是Web挖掘研究领域的国际知名专家，在Web内容挖掘、互联网观点挖掘、数据挖掘等领域有非常高的造诣，先后在国际学术期刊与重要国际学术会议(如KDD、WWW、AAAI、SIGIR、ICML、TKDE等)上发表关于数据挖掘、Web挖掘和文本挖掘论文100多篇,其中3篇论文单引次数1000以上，著有Web Data Mining和Sentiment Analysis and Opinion Mining等多部计算机精选教材；刘兵教授还担任过多个国际期刊的编辑和多个国际学术会议的程序委员会主席和委员。他目前担任ACM SIGKDD的主席，还是IEEE Fellow。

目录信息

目　录
Sentiment Analysis：Mining Opinions，Sentiments，and Emotions
译者序
前言
致谢
第1章　引言1
1.1　情感分析应用3
1.2　情感分析研究6
1.2.1　针对不同文本颗粒度的情感分析研究7
1.2.2　情感词典及其问题8
1.2.3　辩论与评论分析9
1.2.4　意图挖掘9
1.2.5　垃圾观点检测与评论质量10
1.3　情感分析是个迷你自然语言处理任务11
1.4　本书撰写方式11
第2章　什么是情感分析13
2.1　观点定义14
2.1.1　观点的定义14
2.1.2　情感对象15
2.1.3　观点中的情感16
2.1.4　简化的观点定义17
2.1.5　观点的理由和限定条件19
2.1.6　情感分析的目标和任务20
2.2　观点摘要定义23
2.3　感情、情绪与心情24
2.3.1　心理学中的感情、情绪与心情25
2.3.2　情感分析中的感情、情绪与心情28
2.4　观点的不同类型30
2.4.1　常规型观点和比较型观点31
2.4.2　主观的和隐含在事实中的观点31
2.4.3　第一人称和非第一人称观点34
2.4.4　元观点35
2.5　作者和读者视角35
2.6　小结36
第3章　文档级情感分类37
3.1　基于监督的情感分类38
3.1.1　基于机器学习算法的情感分类38
3.1.2　使用自定义打分函数的情感分类44
3.2　基于无监督的情感分类45
3.2.1　使用句法模板和网页检索的情感分类45
3.2.2　使用情感词典的情感分类46
3.3　情感评分预测48
3.4　跨领域情感分类49
3.5　跨语言情感分类51
3.6　文档的情绪分类52
3.7　小结53
第4章　句子级主客观和情感分类54
4.1　主观性55
4.2　句子级主客观分类56
4.3　句子级情感分类59
4.3.1　句子级情感分类的前提假设59
4.3.2　分类方法60
4.4　处理条件句61
4.5　处理讽刺句62
4.6　跨语言主客观分类和情感分类64
4.7　在情感分类中使用语篇信息65
4.8　句子级情绪分类66
4.9　讨论67
第5章　属性级情感分类68
5.1　属性级情感分类方法69
5.1.1　基于监督学习的方法69
5.1.2　基于词典的方法70
5.1.3　两种方法的优缺点72
5.2　情感组合规则73
5.2.1　情感组合规则概述74
5.2.2　情感减弱和情感增强表达81
5.2.3　SMALL_OR_LESS和LARGE_OR_MORE表达83
5.2.4　情绪和情感强度86
5.2.5　情感词的含义86
5.2.6　其他方法概述88
5.3　否定和情感89
5.3.1　否定词89
5.3.2　never92
5.3.3　其他常用的情感转换词94
5.3.4　否定词移动现象94
5.3.5　否定范围95
5.4　情态和情感96
5.5　并列连词but100
5.6　非观点内容的情感词102
5.7　规则表示103
5.8　词义消歧和指代消解105
5.9　小结106
第6章　属性和实体抽取108
6.1　基于频率的属性抽取109
6.2　利用句法关系110
6.2.1　利用观点和观点评价对象间的评价关系111
6.2.2　利用部分整体和属性关系116
6.3　基于监督学习的属性抽取118
6.3.1　隐马尔可夫模型118
6.3.2　条件随机场119
6.4　隐含属性的映射121
6.4.1　基于语料库的方法121
6.4.2　基于词典的方法122
6.5　属性聚类124
6.6　基于主题模型的属性抽取126
6.6.1　隐狄利克雷分配127
6.6.2　基于无监督主题模型进行观点属性抽取129
6.6.3　在主题模型中加入领域先验知识133
6.6.4　基于终身学习的主题模型：像人类一样学习135
6.6.5　使用短语作为主题词138
6.7　实体抽取与消解141
6.7.1　实体抽取与消解的问题定义142
6.7.2　实体抽取144
6.7.3　实体链接145
6.7.4　实体搜索和链接147
6.8　观点持有者和观点时间抽取147
6.9　小结148
第7章　情感词典构建149
7.1　基于词典的方法149
7.2　基于语料库的方法152
7.2.1　从语料库中识别情感词152
7.2.2　处理上下文相关的情感词153
7.2.3　词典自适应155
7.2.4　其他相关工作156
7.3　隐含了情感信息（期望或者不期望）的事实型描述156
7.4　小结158
第8章　比较型观点分析159
8.1　问题定义159
8.2　比较句识别162
8.3　比较句中的优选实体集识别163
8.4　特殊类型的比较句164
8.4.1　非标准型比较164
8.4.2　交叉类型的比较166
8.4.3　单实体比较167
8.4.4　带有compare和comparison的句子168
8.5　实体与属性抽取169
8.6　小结170
第9章　观点摘要和检索172
9.1　基于属性的观点摘要172
9.2　基于属性的观点摘要进阶175
9.3　可对照的观点摘要176
9.4　传统摘要177
9.5　比较型观点摘要177
9.6　观点检索177
9.7　现有观点检索技术178
9.8　小结180
第10章　辩论与评论分析181
10.1　辩论中的立场识别181
10.2　对辩论、讨论进行建模184
10.2.1　JTE模型185
10.2.2　JTE-R模型：对回复关系进行建模188
10.2.3　JTE-P模型：考虑作者之间的交互关
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

坦白说，这本书的结构松散得令人发指。它像是将三本不相关的技术手册——一本关于网络安全审计、一本关于前端框架性能优化，以及一本关于遗留系统数据迁移的白皮书——强行拼凑在一起，然后冠以一个关于“情感”的华丽名字。例如，其中有一章突然转入了详细介绍如何通过SSH密钥对进行安全认证的步骤，这在任何一本关于数据分析或文本挖掘的书籍中都显得格格不入。我试图在这些看似毫无关联的章节中寻找情感分析的线索，但最终发现它们只是为了填充页数而存在的“水分”。如果这本书的目标是教我如何构建一个健壮的数据管道，它做得还算合格，但既然名字里带着“情感”二字，我期望看到的是如何设计能够捕捉到细微情感差异的评分体系，而不是如何处理TLS握手失败的错误代码。这种内容与标题的巨大偏差，让我感觉自己被一种非常老旧、僵化的技术视角所困扰，完全没有感受到任何现代数据科学的活力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名是《情感分析：挖掘观点、情感和情绪》，但读完之后，我感觉它更像是一本关于如何构建一个高效能的客户关系管理（CRM）系统的技术手册，与书名所承诺的“情感挖掘”似乎相去甚远。书的开篇详尽地介绍了各种数据库结构和数据同步的优化策略，我原本期待看到的是对社交媒体评论、用户反馈文本的深度语义理解模型，比如如何区分“满意”和“非常满意”背后的细微差别，或者如何识别讽刺和反语。然而，书中花费了大量的篇幅讲解如何设计一个可扩展的SQL架构来存储客户交互日志，这对于一个希望了解自然语言处理（NLP）前沿技术的读者来说，无疑是令人失望的。接着，它深入探讨了API接口的设计规范和错误处理机制，这些内容对于后端工程师来说或许很有价值，但对于希望掌握如何从海量非结构化文本中提炼出用户真实情绪（比如挫败感、惊喜感）的分析师而言，简直就是一本错位的指南。整本书的基调非常“硬核”和技术化，缺乏对情感理论、心理学模型的任何讨论，更别提那些支撑情感分析核心的算法细节了。感觉作者的侧重点完全跑偏了，更像是在编写一个企业级数据仓库的实施指南，而不是一本关于“情感”的书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格极其晦涩难懂，充满了行业内部人士才明白的缩写和术语，读起来像是直接从某份陈旧的技术规范文档中摘录出来的文字集合。我花了大量的精力去尝试理解那些关于“分布式消息队列的幂等性保证”的章节，这部分内容与书中声称的“挖掘情绪波动”的主题简直风马牛不相及。我期待的是对BERT、Transformer等最新模型在特定情感分类任务上的应用案例，而不是对传统消息中间件延迟和吞吐量的数学推导。更令人费解的是，书中对图论在构建知识图谱方面的描述，虽然理论上可以支撑关系抽取，但作者将其用于解释一个简单的“用户偏好”模型，导致整个解释链条异常冗长且缺乏直观性。作者似乎非常热衷于展示自己对底层基础设施的掌握程度，却完全忽略了目标受众的认知水平和阅读体验。读完好几章，我依然没有找到一个清晰的、可操作的步骤来识别用户文本中的负面情绪集群，反而是被各种关于服务器集群部署的图表淹没了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事方式异常沉闷，缺乏任何能吸引人深入阅读的叙事弧线或引人入胜的论证结构。它像是用一种非常平铺直叙、甚至有些教条主义的口吻，将一系列孤立的技术点罗列出来，缺乏将这些点串联成一个连贯的情感挖掘战略的宏大视角。我期待的，是看到作者如何像侦探一样，一步步揭示隐藏在文本背后的用户真实意图，如何处理那些充满歧义和文化背景依赖的语言现象。然而，书中讨论的重点似乎完全集中在如何优化内存占用和CPU利用率，这对于关注“挖掘”和“洞察”的读者来说，是极其枯燥的。我感觉作者对“分析”的理解仅仅停留在数据清洗和基础统计的层面，而完全没有触及到“情感”这一核心命题所需的更高维度的认知处理。整本书读下来，如同在阅读一份冷冰冰的设备规格说明书，完全感受不到任何关于人类复杂情绪的温度或深度。

评分☆☆☆☆☆

这是一本极度缺乏实战案例和案例复现指南的书。在它那厚厚的篇幅中，我几乎找不到任何一个完整的、可以从头到尾跟着操作一遍的情感分析流程。所有的“模型”都只是停留在概念层面，或者被包裹在过于简化的伪代码中，根本无法用于实际的生产环境。例如，当它提到“情感得分”时，它仅仅给出了一个模糊的公式，却从未解释如何选择权重、如何应对多标签分类问题，或者在数据不平衡时如何调整分类器。我真正需要的是一个可以下载的GitHub仓库链接，里面包含干净的数据集和可运行的Jupyter Notebook，让我能够亲手去“挖掘”那些观点和情绪。这本书提供的更像是停留在十年前的学术综述，充斥着对“未来方向”的展望，但对如何到达那个方向的实用工具却避而不谈。读完后，我依然需要去搜索引擎上查找最新的SOTA（State-of-the-Art）模型，这本书提供的知识价值非常有限，更像是一份过期的技术参考资料。

评分☆☆☆☆☆

给刘老师和赵老师打call

评分☆☆☆☆☆

这本书大部分介绍通过规则的手段实现情感分析，在当前大热的神经网络时代，貌似已经落伍了

评分☆☆☆☆☆

综述

评分☆☆☆☆☆

啊！为什么没有让我早点遇到这本书，简直是我这一年多工作的完美综述和指导！！！

评分☆☆☆☆☆

非常适合初学者的综述不过有一套配套实践指南就好了